La multiplicité des ancres de carrière chez les ingénieurs québécois : impacts sur les cheminements et le succès de carrière
Bibliographic record
Abstract
Le modèle des ancres de carrière proposé par Schein a permis de mettre en relief la grande diversité des talents, motivations et valeurs au sein de groupes professionnels homogènes. En revanche, la façon d'interpréter les scores obtenus aux différentes ancres ne fait pas unanimité. Partant d'un postulat sous-jacent à ce modèle selon lequel un individu ne possède qu'une seule ancre dominante, de nombreux chercheurs en déduisent, à partir d'une lecture en filigrane des travaux de Schein, qu'il faut ne retenir que l'ancre de carrière ayant le score le plus élevé pour opérationnaliser le concept de dominance. Pourtant la réalité semble indiquer que certains individus possèdent plusieurs ancres élevées, ce qui pose la question de la multiplicité des ancres et de l'interprétation des scores. S'appuyant sur un échantillon de 900 ingénieurs québécois, cette étude montre que la multiplicité des ancres, ici appelée indifférenciation, est plus fréquente qu'on ne le pense, qu'elle n'est pas un phénomène pathologique et qu'elle permet de mieux cerner un cheminement de carrière mal connu, soit le cheminement hybride.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".