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Record W3010340846 · doi:10.1522/radm.no3.1098

Relation entre le stress et la performance au travail : un devis expérimental

2020· article· fr· W3010340846 on OpenAlexaffvenue
Mélissa Campbell, Éric Gosselin, JEAN-FRANÇOIS TREMBLAY, André Durivage

Bibliographic record

VenueAd machina l avenir de l humain au travail · 2020
Typearticle
Languagefr
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicManagement and Organizational Studies
Canadian institutionsUniversité du Québec en Outaouais
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introduction et objectifs – Au cours des dernières décennies, le stress est devenu, tant au sein des organisations que dans la vie quotidienne, un sujet de grand intérêt. Il en est de même pour la performance au travail. Qui plus est, il est possible de répertorier cinq thèses distinctes et compétitives concernant la nature de la relation unissant le stress à la performance au travail. Ainsi, malgré un nombre important d’études sur le sujet, la relation entre ces deux variables demeure ambiguë puisque les observations empiriques ne convergent pas vers une unique nature relationnelle. Cette étude a pour objectif principal d’explorer l’incidence du stress sur la performance au travail et dans un deuxième temps, de vérifier l’impact de la personnalité sur la nature de cette relation. Méthodes – La collecte de données, recueillies par questionnaires autoadministrés ainsi que par des dosages salivaires auprès d’étudiants dans le domaine de la gestion (n=10), a été effectuée dans le cadre d’une étude empirique réalisée en laboratoire. Résultats – Les analyses statistiques permettent d’observer des liens significatifs, sous certaines conditions, entre le stress et la performance. De plus, le facteur de personnalité de l’agréabilité aurait un effet sur le différentiel de la sous-dimension de la performance « résolution de problèmes », et la stabilité émotionnelle aurait un effet sur le différentiel de la sous-dimension de la performance « orientation vers le service à la clientèle ». Conclusion – Ces observations démontrent la nécessité de poursuivre les recherches et d’explorer la relation stress/performance [...]

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)0.008
metaresearch head score (Gemma)0.012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Non-randomized trial · Consensus signal: Non-randomized trial
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.018
Threshold uncertainty score0.060

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0080.012
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0020.003
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0180.001

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 head0.010
GPT teacher head0.210
Teacher spread0.200 · 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 designNon-randomized trial
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".

Quick stats

Citations1
Published2020
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