Restructuration d'une direction de ressources humaines : le point de vue des acteurs
Bibliographic record
Abstract
Depuis quelques années, les services de ressources humaines font l'objet de vives critiques, et ce, dans un contexte de ressources de plus en plus rares. Une façon de contrer cette menace de l'environnement est de « faire les choses autrement » en se structurant différemment. Par exemple, il est possible de passer d'une structure par fonctions (avec des spécialistes) à une structure par équipes multidisciplinaires (avec des généralistes). Le but de cette étude est d'évaluer dans quelle mesure cette nouvelle forme de structuration — par équipes multidisciplinaires — d'une direction de ressources humaines (DRH) a un impact sur les acteurs touchés par cette réorganisation (gestionnaires et membres de la DRH). Inspirées principalement de l'approche de l'évaluation des DRH par les clients, deux enquêtes par questionnaires ont été réalisées dans une organisation du secteur public. A partir d'un échantillon de 138 individus (79 gestionnaires et 59 membres de la DRH), l'analyse statistique révèle que la restructuration est perçue plus positivement par les gestionnaires que par les membres de la DRH.
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 | 0.013 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".