Engagement envers le changement et départs volontaires : un test du modèle à trois composantes
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Bibliographic record
Abstract
Sur la base du modèle général de l’engagement en contexte de travail de Meyer et Herscovitch (2001), Herscovitch et Meyer (2002) ont proposé un modèle d’engagement envers le changement comprenant les composantes affective, normative, et de continuité. La présente étude prolonge la recherche antérieure sur le modèle à trois composantes de l’engagement envers le changement de deux façons importantes. Premièrement, nous proposons une version révisée de la mesure en trois composantes de l’engagement envers le changement qui inclut des sous-composantes de sacrifice perçu et de manque d’alternatives au sein de l’engagement de continuité, comme cela a été réalisé pour la mesure de l’engagement organisationnel. Deuxièmement, notre étude a examiné comment les composantes de l’engagement envers le changement prédisaient le risque de départ volontaire des employés, un comportement qui ne relève pas des comportements focaux (par exemple, coopération ou soutien actif du changement) associés à l’engagement envers le changement. Ce faisant, nous avons inclus les composantes de l’engagement organisationnel, pour lequel les départs volontaires (versus le maintien à l’emploi) correspondent à un comportement focal. Sur la base d’un échantillon de 602 employés travaillant pour des organisations en situation de changement, nos analyses confirment une structure de l’engagement envers le changement incluant quatre composantes : affective, normative, par sacrifice perçu, et par manque d’alternatives. De plus, les composantes de l’engagement envers l’organisation et envers le changement ont été utilisées comme prédicteurs de la probabilité d’observer des départs volontaires pendant les 6 à 8 mois suivants pour un sous-échantillon de 235 employés. L’engagement organisationnel normatif se révéla être un prédicteur négatif du risque de démission, alors que l’engagement affectif et l’engagement normatif envers le changement augmentaient le risque de démission. Les implications de ces résultats pour la recherche sur l’engagement envers le changement sont discutées.
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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 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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 it