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Record W4297103001 · doi:10.7202/1088555ar

L’importance des schémas mentaux en matière de diversité : étude exploratoire auprès d’employeurs situés en région

2022· article· fr· W4297103001 on OpenAlexaffvenueabout
Marie Lachapelle, Sylvie St‐Onge, Sébastien Arcand

Bibliographic record

VenueRelations industrielles · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicGender Diversity and Inequality
Canadian institutionsHEC MontréalUniversité Laval
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

La gestion de la diversité ethnoculturelle, c’est-à-dire d’employés ayant un héritage socioculturel différent de la majorité (langue, tradition, religion, etc.), s’avère un défi croissant pour les employeurs. Pour faire de la diversité une source de valeur ajoutée et en minimiser les risques à tous les niveaux hiérarchiques, il importe de mieux comprendre les schémas mentaux à l’égard de la diversité (diversity mindset) -- lesquels correspondent aux représentations que les personnes se font de la diversité dans leur milieu de travail -- et leur influence sur les pratiques de gestion. Alors que les organisations en dehors des grands centres urbains doivent de plus en plus miser sur l’immigration pour assurer leur croissance et leur survie, relativement peu d’études ont été faites en région et encore moins sur les schémas mentaux adoptés par les employeurs qui y sont établis.Cette étude innove en explorant, par l’entremise d’entretiens semi-structurés, les schémas mentaux envers la diversité adoptés par 70 dirigeants et gestionnaires oeuvrant au sein de 60 entreprises situées dans six régions du Québec, au Canada. Leurs discours enregistrés et retranscrits font l’objet d’une analyse thématique grâce au logiciel d’analyse qualitative Provalis QDA Miner. Nos résultats montrent que les gestionnaires et dirigeants oeuvrant dans des entreprises localisées en région expriment trois types de schémas mentaux à l’égard de la diversité : l’appréhension, la responsabilisation et la mobilisation. Nos résultats montrent aussi comment chacun de ces trois schémas mentaux s’appuie sur des pratiques particulières liées à l’embauche, à l’accueil, à l’intégration et à la rétention des immigrants en région. Au-delà de contribuer aux connaissances, cette étude permet d’aider les employeurs ainsi que les différents acteurs locaux ou gouvernementaux de tous les pays à mieux attirer et retenir des immigrants dans les régions, ces derniers ayant encore tendance à vivre dans les zones métropolitaines et leurs banlieues. PrécisUn grand nombre d’entreprises, notamment celles situées en région, doivent miser sur l’immigration pour assurer leur croissance et leur survie. Pour gérer avec succès un personnel diversifié, il importe de mieux comprendre les représentations que se font les gestionnaires et les dirigeants en matière de diversité. Cette étude explore les schémas mentaux à l’égard de la diversité adoptés par 70 gestionnaires et dirigeants travaillant au sein de 60 entreprises situées dans six régions de la province de Québec, au Canada. L’analyse de leurs discours permet d’identifier trois schémas mentaux: l’appréhension, la responsabilisation et la mobilisation. Chacun de ces schémas mentaux a des influences particulières sur les pratiques liées à l’embauche, à l’accueil, à l’intégration et à la rétention des immigrants en région.

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)0.010
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: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.048
Threshold uncertainty score0.095

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0100.012
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0050.008
Scholarly communication0.0090.006
Open science0.0020.006
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

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.

Opus teacher head0.099
GPT teacher head0.278
Teacher spread0.179 · 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 designQualitative
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

Citations2
Published2022
Admission routes3
Has abstractyes

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