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Record W1517930143 · doi:10.7202/1016320ar

Participation financière et climat social : une analyse des perceptions comparées dirigeants/salariés

2013· article· fr· W1517930143 on OpenAlexvenueno aff
Anne Stévenot, Loris Guéry

Bibliographic record

VenueRelations industrielles · 2013
Typearticle
Languagefr
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicCooperative Studies and Economics
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’article s’interroge, dans la perspective de l’institutionnalisme économique de Commons, sur la relation unissant les dispositifs de participation financière au climat social, appréhendé par le biais de la perception qu’en ont les dirigeants et les salariés, d’une part, et par des indicateurs de dysfonctionnements sociaux, tels que l’absentéisme et les conflits sociaux, d’autre part. La question des caractéristiques de ces pratiques (modalités de négociation présidant à leur mise en oeuvre, types de dispositifs, mode de calcul) est également posée. L’étude empirique est fondée sur l’exploitation de l’enquête REPONSE qui représente un échantillon de 3 000 établissements français et de 8 000 salariés. Au-delà des différences de perception entre dirigeants et salariés, les résultats, obtenus à l’aide de modèles de régressions logistiques, mettent tout d’abord en évidence que plus que le montant versé, c’est l’existence même d’un dispositif de participation financière qui influence le climat social. Par ailleurs plus les dispositifs apparaissent comme désintéressés de la part de l’entreprise et meilleur est le climat social du point de vue des salariés. Les modalités de conclusion de l’accord de participation financière, notamment l’intervention des syndicats, ont également une influence sur le climat social. Compte tenu des différences de résultats pouvant exister selon que l’on s’intéresse à la perception des dirigeants, à celle des salariés ou aux indicateurs de dysfonctionnements sociaux, l’article met également en lumière l’importance pour les recherches sur le climat social de prendre en compte à la fois les dimensions objectives du climat social et la perception qu’en ont les acteurs.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.108
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.000
Scholarly communication0.0010.003
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.005

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.056
GPT teacher head0.285
Teacher spread0.229 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations10
Published2013
Admission routes1
Has abstractyes

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