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Record W2617277035 · doi:10.71781/18467

Prédire la déviance au travail : les rôles de l’autonomie et du leadership transformationnel

2016· dissertation· fr· W2617277035 on OpenAlexaboutno aff
Julien S. Bureau

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2016
Typedissertation
Languagefr
FieldPsychology
TopicLeadership, Courage, and Heroism Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophyPsychology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les organisations aux prises avec des employés déviants sont des milieux de travail moins sûrs et moins productifs, en plus d’être moins agréables. Alors qu’on connaît plusieurs pratiques à éviter afin de ne pas encourager la déviance des employés, on en connaît relativement peu sur les éléments à promouvoir pour activement réduire la déviance au travail. L’objectif principal de la présente thèse est d’examiner les relations entre certains facteurs clés du contexte organisationnel et la déviance organisationnelle et interpersonnelle. En se basant sur la théorie de l’autodétermination, il est proposé que l’autonomie, la motivation et le contexte social puissent s’avérer déterminants pour réduire la déviance. Plus particulièrement, deux articles explorent le rôle de l’autonomie au travail et du style de gestion (c.-à-d. le leadership transformationnel), respectivement, dans la prédiction de la déviance au travail. Dans le premier article, un modèle de la déviance au travail est proposé où les employés ayant davantage d’autonomie auraient moins tendance à émettre des comportements contreproductifs au travail (c.-à-d., déviance organisationnelle) parce qu’ils développeraient une plus grande motivation identifiée au travail. Dans cet article, nous évaluons ces associations en sondant des employés de différents pays (Canada et Grèce), en utilisant différents types de mesures (autorapportées et objectives) et différentes populations (employés et étudiants). Les résultats de l’article 1 montrent que les employés qui disaient vivre davantage d’autonomie au travail rapportaient moins de comportements déviants. De plus, lorsque les personnes ressentaient plus d’autonomie, elles avaient des niveaux élevés de motivation identifiée au travail ce qui, en retour, prédisait négativement la déviance. Dans l’article 2, nous postulons que les gestionnaires puissent adopter des comportements qui réduisent la probabilité que leurs employés agissent de façon déviante. Plus précisément, nous nous intéressons aux associations longitudinales entre le leadership transformationnel (LTF), l’exposition indirecte à la violence psychologique au travail (envers les personnes et liée au travail) et la satisfaction des besoins psychologiques au travail (autonomie, compétence et appartenance sociale). Les résultats de l’article 2 issus d’analyses multiniveaux ont soutenu une relation entre le LTF des gestionnaires, tel que perçu par les employés, et la réduction du niveau de violence psychologique dans les groupes de travail de ces gestionnaires, un an plus tard. Cette relation fut observée tant au niveau du groupe qu’au niveau individuel. Toutefois, le LTF ne prédisait pas de changement en ce qui a trait à la satisfaction des besoins psychologiques un an plus tard, que ce soit au niveau du groupe ou au niveau individuel. Finalement, parmi les associations entre l’exposition indirecte à la violence psychologique (envers les personnes et liée au travail) et la satisfaction des besoins, une seule fut significative, soit celle entre l’exposition indirecte à la violence psychologique envers les personnes et la satisfaction du besoin d’appartenance au niveau individuel. Les implications de la thèse en matière de gestion des ressources humaines ainsi que les recherches futures qui permettront de faire avancer les connaissances sur le rôle de l’autonomie dans la dissolution de la déviance organisationnelle sont présentées.

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 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)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.412
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.004

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 head0.132
GPT teacher head0.367
Teacher spread0.234 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

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

Citations0
Published2016
Admission routes1
Has abstractyes

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