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Record W2486433702 · doi:10.7202/1036612ar

Insatisfaction des salariés et des clients en réaction à l’automatisation des caisses d’un hypermarché : de la prise de parole à la défection et à la négligence

2016· article· fr· W2486433702 on OpenAlexvenueno aff
Amadou Bâ, David Alis

Bibliographic record

VenueRelations industrielles · 2016
Typearticle
Languagefr
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicCustomer Service Quality and Loyalty
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

La grande distribution fait l’objet d’innovations technologiques fortes. Le développement des caisses libre-service (CLS) vise à réduire les dépenses de personnel et faciliter la gestion des effectifs en caisse, tout en répondant aux attentes de nombreux consommateurs autonomes et pressés. Nous analysons les réactions des clients et des salariés à l’automatisation des caisses dans un hypermarché à l’aide du modèle « Défection, Prise de parole, Loyauté, Négligence » connu sous l’acronyme anglo-saxon EVLN (Exit, Voice, Loyalty, Neglect) initié par les travaux fondateurs de Hirschmann, en utilisant également le modèle d’acceptation de la technologie développé par Venkatesh et Davis. Nous nous appuyons sur une étude de cas unique portant sur l’un des hypermarchés français les plus avancés en matière d’automatisation des caisses. La méthodologie qualitative repose sur une observation participante d’une durée de trois ans, sur 29 entretiens semi-directifs avec les salariés et sur une analyse du contenu de 184 réclamations émises par la clientèle. La recherche permet de mettre en évidence les manifestations concrètes de la prise de parole, de la défection et de la négligence. Les réticences vis-à-vis de l’automatisation exprimées à la fois par la clientèle et le personnel sont ainsi expliquées à l’aide du modèle d’acceptation de la technologie. L’intérêt de comparer les perceptions de salariés et de clients est mis en évidence. Les sources d’insatisfaction vis-à-vis de l’automatisation ne sont pas identiques, ce qui nécessite des analyses croisées des convergences et divergences de perceptions. L’analyse des mécanismes de co-production du service et du transfert de rôle de l’organisation vers les clients dans la distribution apparait ainsi riche, avec de nouvelles formes d’intensification du travail des caissiers. Dans ce contexte de changement technologique, l’importance des mécanismes d’écoute des salariés et des clients est soulignée. La recherche contribue ainsi au renouveau des études sur l’importance de la prise de parole en relations industrielles dans une économie de plus en plus tertiaire, caractérisée par une forte évolution technologique.

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)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.008
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 score0.176
Threshold uncertainty score0.351

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.008
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0050.006
Scholarly communication0.0040.002
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.001

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 head0.028
GPT teacher head0.295
Teacher spread0.267 · 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

Citations1
Published2016
Admission routes1
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