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Record W2997261114 · doi:10.71781/18350

Identifier, mesurer et évaluer l’efficacité des techniques de rétroaction dans un contexte d’évaluation de potentiel

2019· dissertation· fr· W2997261114 on OpenAlexaboutno aff
Frédérique-Emmanuelle Lessard

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2019
Typedissertation
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicSensory Analysis and Statistical Methods
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesLibrary scienceComputer sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Avec le départ massif des baby-boomers à la retraite, le Conference Board du Canada (2014) indique le besoin urgent des entreprises d’assurer la bonne sélection et le développement des candidats qui pourvoiront les postes bientôt vacants. À cette fin, les entreprises envoient de plus en plus de candidats vers les firmes spécialisées en évaluation de potentiel, car elles ont le mandat d’évaluer leur potentiel et d’accélérer leur développement (Pease, 2010). La méta-analyse de Morris, Daisley, Wheeler et Boyer (2015) révèle d’ailleurs que ces évaluations de potentiel prédisent bien le succès ultérieur du candidat en emploi. La rencontre de rétroaction, qui a généralement lieu après l’évaluation est également importante, car elle permet au candidat et au conseiller de se rencontrer pour discuter des compétences professionnelles que le candidat peut développer à la lumière des résultats de son évaluation (Moses, 2011). L’objectif de cette thèse est de comprendre comment les conseillers peuvent favoriser l’intérêt des candidats à entreprendre des actions de développement professionnel lorsqu’ils donnent leur rétroaction. Plus précisément, cette thèse porte sur les techniques de rétroaction utilisées par les conseillers dans un contexte d’évaluation de potentiel. Puisqu’aucune étude antérieure n’a tenté de décrire systématiquement ces techniques, le premier objectif de la thèse est de recenser l’ensemble des techniques de rétroaction utilisées dans un contexte d’évaluation de potentiel. Les deuxième et troisième objectifs seront de réaliser une classification de ces techniques et de produire une mesure permettant d’évaluer de façon opérationnelle si cette classification capte bien ce qui se passe en pratique. Finalement, le quatrième objectif sera de vérifier l’efficacité de ces techniques, en évaluant à quel point elles prédisent certaines réactions chez le candidat, qui témoignent de son appropriation des résultats de l’évaluation et de sa motivation à entreprendre des actions de développement professionnel. Le premier article a été réalisé dans l’intention de répondre aux trois premiers objectifs de la thèse. Le projet a donc été mené en trois temps. D’abord, une consultation d’écrits portant sur les techniques d’intervention favorisant le changement en contexte professionnel ou thérapeutique a été réalisée. Ceci a permis de recenser ces techniques et de proposer une classification. Ensuite, des conseillers en évaluation de potentiel ont examiné la liste des techniques recensées afin de s’assurer qu’elles couvraient l’ensemble de leur pratique lorsqu’ils donnent une rétroaction. Finalement, un questionnaire a été élaboré pour mesurer les techniques utilisées par les conseillers pendant la rétroaction et a permis de vérifier la classification proposée. L’analyse factorielle exploratoire a mis en évidence l’existence de six catégories de techniques de rétroaction, légèrement différentes de celles initialement anticipées. Ces techniques sont : les interventions axées sur les explications des résultats de l’évaluation, les interventions axées sur les émotions positives, les interventions axées sur la relation, les interventions axées sur les écarts, les interventions axées le plan de développement et les interventions axées sur les exemples concrets. L’article se termine en proposant une définition finale de chaque catégorie de techniques de rétroaction et en présentant les items de l’instrument de mesure. Pour sa part, le deuxième article tente de répondre au quatrième objectif en étudiant la relation entre les techniques de rétroaction et différentes réactions du candidat. À cette fin, le modèle d’appropriation de la rétroaction de Boudrias, Bernaud et Plunier (2014) a été utilisé, affirmant que l’acceptation du message de la rétroaction, les prises de conscience réalisées et que l’intention de se développer professionnellement sont de bons prédicteurs des actions ultérieures du candidat. Les résultats de cette étude montrent que les interventions visant à faire vivre des émotions positives au candidat et celles visant à identifier des pistes de développement futures sont les techniques les plus porteuses pour que le candidat réagisse favorablement à la rétroaction et qu’il ait envie d’entreprendre des actions pour se développer. La thèse se termine avec une discussion portant sur sa contribution, sur ses limites méthodologiques et leurs impacts, sur des pistes de recherche futures, puis ouvre une nouvelle perspective en abordant la documentation sur le transfert des apprentissages.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.085
metaresearch head score (Gemma)0.140
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.085
Threshold uncertainty score0.452

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0850.140
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.004
Bibliometrics0.0040.004
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0080.006
Open science0.0030.003
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.001

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 head0.088
GPT teacher head0.380
Teacher spread0.292 · 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
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".

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Citations0
Published2019
Admission routes1
Has abstractyes

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Same venueOpen MINDSame topicSensory Analysis and Statistical MethodsFrench-language works237,207