Pourquoi les cadres recourent-ils au coaching de gestionnaires?
Bibliographic record
Abstract
Résumé Le coaching s’est imposé comme une nouvelle pratique de développement des cadres au cours des dernières années. Mais quels sont les attentes et les besoins à l’origine de ce nouveau mode de développement ? C’est à cette question que nous tentons de répondre en nous appuyant sur une étude menée auprès de stagiaires recrutés dans le contexte d’une formation axée sur un coaching collectif et individuel. Nos résultats montrent que les cadres se tournent vers le coaching pour combler des besoins ou résoudre des problèmes à l’égard de leur légitimité, de la gestion du changement, du développement personnel, de la progression de leur carrière et de la réflexion sur leur carrière. Ensuite, nous décrivons les étapes que les stagiaires ou les accompagnés traversent pour se développer. Finalement, nous traitons de la difficulté à mesurer la valeur ajoutée du coaching , de ses limites et de ses conditions de succès comme méthode de développement des cadres.
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 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".