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Record W1971902977 · doi:10.3917/riges.353.0027

Comprendre les tensions de rôles afin de mieux les prévenir et de contribuer au bien-être des employés

2010· article· fr· W1971902977 on OpenAlexaffvenueabout
Louise Royal, André Brassard

Bibliographic record

VenueGestion · 2010
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicEducation, sociology, and vocational training
Canadian institutionsUniversité de Sherbrooke
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophyPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Résumé Dans l’exercice de son travail, une personne doit répondre à diverses attentes qui lui sont formulées plus ou moins explicitement : celles de l’organisation, de son supérieur immédiat, de la direction, de ses collègues, des clients et d’autres acteurs et, enfin, ses propres attentes. La tension de rôles correspond au sentiment qu’éprouve une personne dans une situation où il lui est difficile, voire impossible, de répondre à toutes ces attentes de façon satisfaisante tant à ses yeux qu’aux yeux des personnes qui les formulent. Le supérieur immédiat peut-il contribuer à prévenir ou à minimiser les tensions de rôles que ressentent ses employés et, ainsi, à en réduire les effets nuisibles? C’est sur cette question que l’article se penche. La première partie définit les types de tensions de rôles : surcharge quantitative ou qualitative, conflits entre les rôles, incapacité de remplir les rôles et ambiguïté des rôles. La deuxième partie examine les caractéristiques du travail pouvant susciter des tensions de rôles : une absence de description formelle du poste (responsabilités, contrôle, variété des tâches, autonomie), une position frontalière, des changements dans les rôles et une absence de participation aux processus de décision formels. Le cas des directeurs adjoints des écoles secondaires du Québec illustre ces caractéristiques. La dernière partie suggère trois pistes d’intervention que les supérieurs immédiats peuvent suivre pour prévenir les tensions de rôles chez leurs subordonnés : attribuer soigneusement les responsabilités, soutenir l’employé en exerçant une supervision adaptée et optimiser la participation ou l’engagement de l’employé. Fonction : GRH, management, GOP

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)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.011
Threshold uncertainty score0.045

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.013
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0060.015
Scholarly communication0.0100.009
Open science0.0010.005
Research integrity0.0020.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.001

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 head0.168
GPT teacher head0.440
Teacher spread0.271 · 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 designQualitative
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

Citations30
Published2010
Admission routes3
Has abstractyes

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