Valeurs collectives de gestion et valeurs personnelles de travail dans la fonction publique québécoise
Bibliographic record
Abstract
Selon le sociologue Guy Rocher, une valeur « est une manière d’être ou d’agir qu’une personne ou une collectivité reconnaissent comme idéale et qui rend désirables ou estimables les êtres ou les conduites auxquels elle est attribuée ». Cette étude porte sur les valeurs personnelles de travail et les valeurs collectives de gestion qui façonnent les comportements des cadres supérieurs de la fonction publique du Québec. Les valeurs personnelles de travail y sont caractérisées par l’orientation des personnes vers trois objectifs supérieurs : la réalisation, l’intégration et le pouvoir. Les valeurs collectives de gestion y sont représentées par l’orientation des organisations vers trois objectifs fondamentaux : le travail, la personne et le pouvoir. Cette étude cherche à identifier des facteurs contextuels qui conditionnent ces deux systèmes de valeurs et à vérifier si les valeurs personnelles de travail des cadres subissent l’influence des valeurs collectives de gestion de leur organisation. Les données de cette étude ont été recueillies par questionnaire auprès de l’ensemble des cadres supérieurs employés dans les ministères du gouvernement du Québec.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".