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Record W1799913636 · doi:10.7202/1029278ar

Le bien-être au travail : les apports d’une étude par profils

2015· article· fr· W1799913636 on OpenAlexvenueno aff
Franck Biétry, Jordane Creusier

Bibliographic record

VenueRelations industrielles · 2015
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicPsychological Well-being and Life Satisfaction
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Bien qu’étant de plus en plus étudié dans le champ des comportements organisationnels positifs, de nombreuses zones d’ombre entourent encore le bien-être au travail. Notre ambition est de montrer l’intérêt de l’appréhender de manière différenciée plutôt qu’au travers d’un score global, afin de décrire les relations qu’il entretient avec des attitudes positives et négatives. Cette approche centrée sur les personnes est rendue possible par la multi dimensionnalité du concept. Cette particularité autorise le regroupement des participants à l’enquête en profils, c’est-à-dire en fonction de la composition des scores exprimés sur chacune des dimensions constitutives du bien-être. L’analyse en profils latents — Latent Profiles Analysis — d’un échantillon de 865 personnes fait apparaître cinq regroupements distincts. Le premier est celui des personnes qui rapportent les plus faibles scores alors que le second est celui des scores voisins de la moyenne de l’échantillon sur les quatre dimensions constitutives du bien-être. Ils sont respectivement nommés profils de bien-être « déficitaire » et de bien-être « de référence ». Le troisième est un segment de population caractérisé par une relation très positive au manager et à l’environnement physique de travail. Ces deux dimensions symbolisent l’organisation, c’est pourquoi nous le nommons profil de bien-être « organisationnel ». Le quatrième est qualifié de bien-être « complet », car aucune dimension constitutive du bien-être ne manque à l’appel. Enfin, le cinquième est un bien-être « social », puisqu’il est d’abord défini par la qualité des relations aux collègues. Sur ces bases empiriques, une régression logistique multinomiale révèle que les relations les plus positives entretenues avec des variables exogènes recherchées, telles que l’implication organisationnelle affective et la satisfaction au travail, concernent d’abord le profil de bien-être au travail « complet », puis, dans l’ordre, les profils trois, cinq, deux et un. L’association à l’intention de quitter est inverse. Ces résultats invitent les managers à différencier leurs pratiques incitatives en fonction du profil auquel les salariés appartiennent. Ils montrent également que les différentes dimensions du bien-être au travail ne sont pas gouvernées par un jeu de compensations entre elles.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.498
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.003

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 head0.061
GPT teacher head0.312
Teacher spread0.250 · 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 designNot applicable
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

Citations17
Published2015
Admission routes1
Has abstractyes

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