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Record W2171249071 · doi:10.7202/1013201ar

Quitter, rester ou progresser ? Les profils d’intentions des agents en centre d’appels

2012· article· fr· W2171249071 on OpenAlexaffvenue
Michel Cossette, Alain Gosselin

Bibliographic record

VenueRelations industrielles · 2012
Typearticle
Languagefr
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicJob Satisfaction and Organizational Behavior
Canadian institutionsHEC Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPsychologyPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

La théorie de l’action raisonnée et les modèles du roulement volontaire ont toujours considéré l’intention de quitter son emploi pour un autre employeur comme le meilleur prédicteur du roulement de personnel. Cependant, dans les faits, les employés disposent de deux autres options, à savoir progresser vers un autre emploi au sein de leur entreprise (roulement interne) ou encore rester dans leur emploi actuel pour une certaine période. Dans une perspective de prévention du roulement, la recherche aurait avantage à identifier des profils d’intentions en fonction de ces trois options. La présente étude vise à vérifier si les employés présentent des profils d’intentions différents et si leur satisfaction au travail, leurs comportements de recherche d’emploi et les taux de roulement volontaire et interne diffèrent selon ces profils. L’analyse des résultats recueillis auprès de 434 agents issus de trois centres d’appels suggère l’existence de quatre profils d’intentions à peu près équivalents en nombre : (1) rester dans l’emploi actuel (forte intention de rester dans l’emploi actuel, faible intention de progresser à l’interne et faible intention de quitter à l’externe); (2) rester en attendant de progresser (forte intention de rester dans l’emploi actuel, mais forte intention de progresser à l’interne et faible intention de quitter à l’externe); (3) priorité à la progression (faible intention de rester dans l’emploi actuel, forte intention de progresser à l’interne et faible intention de quitter à l’externe); (4) priorité à la mobilité (faible intention de rester dans l’emploi actuel, forte intention de progresser à l’interne et de quitter à l’externe). Les résultats de l’étude montrent que ces quatre profils d’intentions présentent des niveaux de satisfaction au travail et des comportements de recherche d’emploi différents. De même, les taux de roulement volontaire du personnel et le taux de roulement interne, mesurés un an plus tard, diffèrent selon les profils d’intentions.

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)0.004
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: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.036
Threshold uncertainty score0.072

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.013
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0040.002
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0120.003

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 head0.048
GPT teacher head0.277
Teacher spread0.229 · 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 designObservational
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

Citations7
Published2012
Admission routes2
Has abstractyes

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