L'engagement affectif mutuel dans la relation superviseur-supervisé et ses conséquences sur la performance au travail, les comportements de citoyenneté organisationnelle et l'intention de quitter l'organisation
Bibliographic record
Abstract
En s'appuyant sur les modèles théoriques de l'échange social (Blau, 1964), de l'échange leader-membre (Graen et Uhl-Bien, 1995) et de la mutualité de l'engagement de Weigel (2010), ce mémoire examine dans un premier temps la présence de divers types de mutualité d'engagement au sein de la relation supérieur-employé. De plus, on y examine l'impact de l'engagement affectif mutuel entre le superviseur et le supervisé sur les attitudes et comportements au travail de ce dernier. Plus précisément, nous nous concentrons sur l'influence que peut avoir l'engagement affectif mutuel, entre le superviseur et son supervisé, sur la performance au travail, les comportements de citoyenneté organisationnelle, et l'intention de quitter l'organisation du supervisé. Une recherche empirique a été conduite dans plusieurs entreprises du Québec auprès d'un échantillon de dyades superviseur-supervisé dans une variété d'occupations. Sur 395 questionnaires du supervisé et 126 questionnaires du superviseur distribués, un total de 126 a pu être traité pour les supervisés et 101 pour les superviseurs, ce qui représente respectivement un taux de participation de 33 et 80 %, permettant la formation de 101 dyades. Le traitement de l'enquête s'est effectué en utilisant les logiciels Lisrel 8.80 et SPSS 24. Pour vérifier nos hypothèses, nous avons dans un premier temps mesuré l'engagement affectif (EA) auto-rapporté (réel) et perçu de chacun des partenaires. Ces EA (auto-rapportés et perçus) nous les avons par la suite croisés pour former quatre types de mutualité (réelle, supposée, empathique, et réciproque) et calculé leurs scores en utilisant la différence absolue en concordance avec le modèle de Weigel (2010) tiré de la littérature sur les relations intimes. Nos résultats révèlent que l'ensemble des mutualités possèdent un coefficient positif. Toutefois, seules les mutualités supposées de l'employé et du superviseur sont vérifiées : ainsi, nous en concluons que les employés et les supérieurs tendent à projeter leur propre engagement sur leur partenaire. Concernant la performance au travail, aucune mutualité n'a démontré de relation significative. Aussi, nous démontrons que la mutualité réelle prédit significativement les CCO de l'employé, alors que la mutualité supposée de l'employé les prédit dans le sens contraire. Enfin, seule la mutualité empathique du superviseur prédit significativement l'intention de quitter l'organisation. Cette recherche explore de façon détaillée et approfondie, à travers l'engagement affectif (EA), la nature complexe des relations interpersonnelles entre l'employé et son supérieur immédiat. \n______________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : engagement affectif mutuel, superviseur, supervisé, performance au travail, comportements de citoyenneté organisationnelle, intention de quitter.
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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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
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.
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".