Proposition d’un modèle de construction du capital humain en milieu organisationnel
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Les études sur le capital humain, menées jusqu’à présent, ont bien révélé son importance pour les organisations. Cependant, sa construction en milieu de travail demeure peu explorée. Même les recherches sur son modèle sont peu nombreuses. Pour comprendre les variables à prioriser, une étude auprès des praticiens et théoriciens tchadiens de GRH a été réalisée. Nous avons appliqué la méthodologie mixte. La production des données a été réalisée au moyen de 11 entrevues semi-structurées et 178 sondages par enquête. L’approche de déconstruction par étape du processus de construction du capital humain, de l’accueil à la permanence, a été utilisée. Les résultats ont montré qu’à l’étape d’accueil du capital humain en milieu organisationnel, les pratiques d’encadrement favorisent les compétences pour exécuter, de façon structurée, les tâches. Ensuite, à l’étape d’intégration, les pratiques d’encadrement et les investissements en formation sont deux leviers d’efficacité. Enfin, à la phase de permanence, nous avons constaté un apport indéniable des investissements en formation, mais ce sont surtout des occasions d’expérience et l’environnement agile qui favorisent la construction de meilleurs talents, en milieu du travail. L’article est utile pour les chercheurs qui trouveront une définition renouvelée du capital humain avec de nouvelles variables et items éprouvés et qui se révèlent plus pertinents. Tandis que les gestionnaires et les consultants trouveront de nouvelles variables permettant de bonifier et valoriser efficacement le capital humain en milieu de travail. Le présent article s’inscrit dans la théorie des ressources et la théorie des compétences [...]
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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 | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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 it