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Record W1564199164

La gestion de l'incertitude durant l'entrée organisationnelle : étude longitudinale sur 12 mois auprès des nouvelles recrues de quatre centres hospitaliers universitaires du Canada

2014· article· fr· W1564199164 on OpenAlexaboutno aff
Jamal Ben Mansour

Bibliographic record

Venuenot available
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicOccupational Health and Safety Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

A l'instar de plusieurs pays industrialises, le Canada est aux prises avec un probleme majeur de penurie du personnel infirmier. Cette situation est souvent attribuee a des departs massifs a la retraite et a un vieillissement de la population. Dans ce contexte changeant et incertain, l'enjeu de l'attraction et surtout de la retention devient central puisqu'il determine une certaine stabilite du personnel infirmier et, par le fait meme, une certaine qualite des soins. Or, dans bien des cas, les hopitaux affichent un tableau assez sombre lorsqu'il est question de retenir le personnel infirmier nouvellement embauche. En effet, dans certains cas, les taux de roulement avoisinent les 30 % a 35 %, et ce, avant meme la fin des six premiers mois au travail. Au-dela des couts engendres par les departs prematures, cette situation revele des difficultes bien reelles dans le processus d'integration. Elle positionne la periode de socialisation des infirmier(ere)s, c'est-a-dire les six premiers mois a l'hopital, comme une periode de rencontre critique et determinante de la retention du nouveau personnel. De ce fait, il est legitime de penser qu'une socialisation reussie devrait, en principe, bâtir les assises necessaires a une bonne integration, reduire le roulement et deboucher sur le developpement d'un capital humain strategique et durable dans les centres hospitaliers. Mais, comment rendre ce maillon faible de l'entree organisationnelle, qu'est la periode de socialisation, un levier pour l'attachement du personnel infirmier a son milieu de travail? C'est principalement a cette problematique que la presente recherche a essaye d'apporter des elements de reponse en proposant une perspective nouvelle par la gestion de l'incertitude. Plus specifiquement, notre recherche a tente de comprendre, sur un horizon temporel de 12 mois, les strategies interactives de gestion de l'incertitude et leurs effets sur la socialisation des nouvelles recrues. Cette recherche a ete realisee dans quatre centres hospitaliers universitaires au Canada comparables en termes de capacite de recrutement et de structure d'accueil des nouvelles recrues. 73 cohortes ont ete rencontrees pour recruter 400 sujets (infirmier(ere)s nouvellement embauche(e)s) dont 151 ont repondu aux quatre temps de mesure. Nous avons choisi un design longitudinal quantitatif a quatre temps de mesure (deux mois, quatre mois, six mois et douze mois suivant l'entree en fonction). La modelisation par l'analyse des trajectoires de changement latent (LGM) a permis d'etudier l'evolution dans le temps de toutes les variables de notre cadre theorique (ex. proactivite, incertitude, attachement). Bien entendu, ce design a egalement permis de cerner la forme des trajectoires (lineaire ou non-lineaire), le niveau initial, la vitesse du developpement, le lien entre le statut initial et le taux de changement des variables a l'etude. Les resultats de notre recherche ont revele trois elements. Premierement, les strategies de gestion de l'incertitude permettent une plus grande familiarisation avec la profession infirmiere qu'avec l'organisation d'accueil. Deuxiemement, les strategies de gestion de l'incertitude ne se reduisent pas a une simple recherche d'information. Il semble que ces strategies impliquent une dynamique intra-personnelle servant egalement la gestion de soi (auto-evaluation, auto-verification, auto-valorisation). Troisiemement, l'equipe de travail semble etre superieure au superieur hierarchique en matiere de reduction de l'incertitude, d'attachement a son emploi et de prediction des departs volontaires. Nous estimons pouvoir contribuer a l'avancement de la recherche a trois niveaux. Au niveau theorique, nous avons identifie des determinants (identification, justice, confiance) et des consequences (attachement, prediction des departs volontaires) des strategies de gestion de l'incertitude au regard de deux agents d'insertion, l'equipe de travail et le superieur hierarchique. Au niveau methodologique, l'utilisation d'un design longitudinal a permis l'analyse des trajectoires de changement latent de toutes les variables de notre modele. Ce design rend compte de la dynamique du processus de socialisation des nouvelles recrues. Au niveau pratique, nos resultats devraient sensibiliser les praticiens sur l'importance du contexte le plus proximal (equipe de travail et superieur hierarchique) des nouvelles recrues dans la reussite de la socialisation des infirmieres nouvellement embauchees. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLES DE L’AUTEUR : socialisation, incertitude, proactivite, justice, identification, confiance, engagement, roulement.

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 machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.041
Threshold uncertainty score0.134

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0050.002
Scholarly communication0.0040.001
Open science0.0020.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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 head0.026
GPT teacher head0.301
Teacher spread0.275 · 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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

Citations0
Published2014
Admission routes1
Has abstractyes

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