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Record W2506001643 · doi:10.7202/1036608ar

La diffusion de l’instrumentation de la gestion des compétences en Amérique du Nord depuis David C. McClelland

2016· article· fr· W2506001643 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.
venuePublished in a venue whose home country is Canada.

Bibliographic record

VenueRelations industrielles · 2016
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicCompetency Development and Evaluation
Canadian institutionsHEC Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article s’intéresse aux prédicteurs de laperformance utilisés dans les organisations pour gérerleurs ressources humaines. Il amorce la réflexion à cetteétape charnière que fut la publication, en 1973, del’article de David McClelland préconisant l’usage ducritère de la compétence plutôt que celui del’intelligence dans les processus de sélection.L’article tente de tracer le devenir de ce nouveauprédicteur jusqu’à nos jours et d’explorer dequelle façon la théorie des compétencess’est traduite en modèles appliqués dans le mondeprofessionnel. Basé sur une analyse de la littératurenord-américaine, ainsi que sur des études de cas enentreprise (n=150), l’article montre le passage progressifd’une approche « inductive »,inspirée de la démarche scientifique et basée surdes analyses approfondies du travail et descompétences-clés, à une démarche« déductive » basée surl’usage de dictionnaires de compétences,déjà formatés et répondant aux exigences dela pratique. Si la façon d’y parvenir est trèsdifférente, l’objectif est le même : obtenir unréférentiel de compétences traduisant le mieuxpossible les exigences de l’emploi et permettant de reconfigurerplusieurs pratiques en gestion des ressources humaines, telles que lasélection, la formation ou la gestion des carrières. Dansles faits, bon nombre d’entreprises ont pris l’habituded’utiliser simultanément et encomplémentarité les deux approches dans une formehybride. Le recours aux dictionnaires permet de dégagerl’espace des possibles et d’identifier rapidement lescompétences les plus critiques dans un cadre participatifdestiné à faciliter l’appropriation de ladémarche. Le travail plus analytique sur certainescompétences, à l’aide des entrevues baséessur les comportements, facilitera la validation de certaines opinionsà priori. À travers ce parcours, les auteurs soulignentles enjeux qui accompagnent le passage d’une théorieà son application pratique. En conclusion, ils se demandent sile « pari » de McClelland a ététenu et soulèvent la question des prédicteurs àvenir, en signalant plus particulièrement le concept de talentqui tend actuellement à remplacer celui de compétence.

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.463
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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 head0.032
GPT teacher head0.310
Teacher spread0.279 · 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