L'utilisation de la communication persuasive pour favoriser l'appropriation des normes du code d'éthique par les employés d'une organisation. Résultats d'une recherche menée au CISSS de Laval.
Bibliographic record
Abstract
Profitant de l’occasion offerte par la refonte de son code d’éthique destiné aux employés, le Centre d’éthique du CISSS de Laval a décidé d’établir un partenariat avec des chercheurs de l’Université du Québec à Montréal (UQAM), afin de travailler au renforcement de sa culture éthique organisationnelle. L’équipe de recherche a ainsi réalisé un examen rigoureux des processus communicationnels internes pouvant assurer, chez les employés, une meilleure appropriation du contenu de ce nouveau code d’éthique. Ce rapport décrit les résultats de la démarche scientifique entreprise par les chercheurs de l’UQAM afin de proposer au CISSS de Laval des stratégies qui élargiront la portée du nouveau code et enrichiront la culture de l’organisation en matière d’éthique. \n \nLa recherche comportait deux grands volets : l’un quantitatif et l’autre qualitatif. L’utilisation d’une approche méthodologique mixte visait à produire un portrait plus complet de l’efficacité des stratégies de communication pouvant favoriser l’appropriation du contenu du code d’éthique. La première partie du rapport introduit le contexte et la problématique de la recherche. La deuxième partie décrit le volet quantitatif. La troisième partie expose le volet qualitatif. Le rapport se termine par une série de recommandations découlant de l’analyse des résultats de la recherche, ainsi que par une liste de références bibliographiques.
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 | 0.027 | 0.078 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.003 |
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".