Les bottines suivent-elles les babines? Validation d’un modèle de congruence pour expliquer la santé, la satisfaction et la performance au travail
Bibliographic record
Abstract
Les organisations d’aujourd’hui doivent composer avec des exigences de performance de plus en plus élevées tout en prônant le bien-être et la satisfaction de leurs employés. En effet, gérer les problèmes de santé psychologique au travail est devenu pour ces organisations un défi redoutable. Sachant que les modèles actuels ne répondent pas à la demande, la présente étude propose un modèle innovateur fondé sur la congruence des perceptions pour expliquer les extrants individuels tels que la santé mentale, la satisfaction et la performance, ainsi que les extrants organisationnels tels que la productivité et l’efficacité organisationnelles. Le modèle proposé, fondé sur le concept d'autocontradiction de Higgins et sur la théorie de congruence de Caplan, explore les relations triadiques de la congruence des perceptions de l'employé à propos des caractéristiques du travail et celles de l’organisation. L’étude a permis de rejoindre 201 travailleurs francophones âgés de 19 à 70 ans qui ont répondu à un questionnaire quantitatif. Le présent article expose les résultats de cette recherche et leurs implications, tout en suggérant l’importance de réduire les écarts extrêmes de perceptions pour améliorer la santé et la satisfaction des employés ainsi que l’efficacité et la productivité des organisations.
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 | 0.013 | 0.040 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
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.
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".