Leadership d’habilitation et performance : étude dans le secteur de la fabrication métallique industrielle
Bibliographic record
Abstract
Cette recherche a pour objectif d’étudier l’effet du leadership d’habilitation sur différentes facettes de la performance : la performance de tâche, la performance contextuelle, et la déviance. L’étude cherche à vérifier que ce type de leadership permet d’améliorer la performance de tâche et contextuelle tout en diminuant les comportements de déviance. De plus, elle vise à évaluer l’impact du soutien organisationnel dans cette relation en faisant l’hypothèse que ce soutien améliore l’effet du leadership d’habilitation sur la performance. La recherche a été effectuée dans le secteur de la fabrication métallique industrielle (FMI) du Québec, un secteur qui est actuellement appelé à se renouveler en misant sur le rendement des ressources humaines. Les données ont été recueillies auprès de 263 travailleurs de ce secteur et leurs superviseurs immédiats à l’aide de questionnaires et ont été analysées à l’aide d’équations structurelles. Les résultats montrent que le leadership d’habilitation permet de réduire les comportements de déviance. Les hypothèses concernant le rôle modérateur du soutien n’ont cependant pas été confirmées. Des analyses supplémentaires ont permis de mettre en lumière le rôle essentiel de l’habilitation psychologique dans la relation positive entre le leadership d’habilitation et la performance de tâche et contextuelle. En somme, ces résultats montrent que les organisations de la FMI ont intérêt à former leurs gestionnaires au style de leadership d’habilitation, car celui-ci permet d’améliorer la performance en réduisant les comportements de déviance et en améliorant la performance de tâche et la performance de citoyenneté interpersonnelle à travers l’augmentation d’un sentiment d’habilitation psychologique.
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 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 | 0.004 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".