Analyse multi-niveau de l’effet du climat diversité sur l’identification organisationnelle – Importance de la perception d’« insider »
Bibliographic record
Abstract
Un climat pro-diversité serait primordial pour bénéficier des effets positifs de la diversité croissante des équipes de travail (Cox, 1993). Parmi ses effets positifs escomptés, figure le renforcement des états affectifs des salariés, et notamment leur identification à l’organisation. Nous proposons dans cet article d’apprécier l’influence de la perception de climat diversité de l’unité de travail sur l’identification organisationnelle, relation encore peu explorée et aux résultats mitigés, a fortiori dans le contexte français, dans lequel le climat diversité n’a fait l’objet d’aucune recherche empirique. Nous conceptualisons le climat diversité en 3 dimensions que sont l’intentionnalité, la programmation et la praxis (Cachat-Rosset et al ., 2019), répondant ainsi aux incohérences théoriques, conceptuelles et opérationnelles récemment soulevées à propos de ce concept (Cachat-Rosset et al ., 2019 ; McKay & Avery, 2015). S’appuyant sur une étude administrée auprès de salariés français dans 40 unités de travail, nos résultats montrent que la perception d’un climat diversité au sein de l’unité de travail influence positivement et significativement la perception d’« insider » et l’identification organisationnelle, et qu’il y a médiation de la perception d’« insider » dans la relation climat diversité - identification organisationnelle.
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 | 0.008 | 0.027 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".