Rétention du personnel : le cas d’une organisation manufacturière témiscabitibienne qui tire son épingle du jeu
Bibliographic record
Abstract
La présente étude porte sur l’exploration, en contexte de pénurie de main d’œuvre, des facteurs expliquant la rétention des employés dans une manufacture témiscabitibienne. Une application partielle du modèle multidimensionnel de la rétention de personnel de Hopkins et collab. (2010) a été réalisée. Également, les auteurs se sont intéressés aux pratiques de gestion visant l’implication et la fidélisation des employés ainsi qu’aux systèmes de gestion des pratiques de travail à haute performance. Plus particulièrement, nous nous sommes intéressés au modèle AMO (Ability-Motivation-Opportunity) d’Appelbaum et collab. (2000) visant, par différentes pratiques interdépendantes, le renforcement des compétences, la motivation et la mobilisation (Jiang et collab., 2012). C’est une recherche selon un devis mixte séquentiel (quantitatif ensuite qualitatif) qui a été conduite. D’abord, 50 employés ont été sondés par questionnaire longitudinal portant sur leur perception quant à différents facteurs de rétention. Ensuite, nous avons conduit cinq entrevues semi-dirigés auprès des gestionnaires de l’organisation sur leurs pratiques de gestion des ressources humaines. L’intégration des résultats descriptifs quantitatifs avec l’analyse thématique des données qualitatives indique une tendance générale vers le maintien du lien d’emploi avec l’organisation ainsi qu’une satisfaction à l’égard des conditions générales de travail et du climat psychologique. Ce portait positif est associé à des pratiques de GRH, selon une stratégie paternaliste, favorisant l’acquisition soutenue de compétences ainsi que le développement et l’épanouissement des employés sur différents aspects. Ces pratiques présentent une synergie horizontale ainsi qu’une cohérence verticale avec les valeurs fortes de l’organisation présentes dans le discours des gestionnaires.
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 | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".