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Record W4317941144 · doi:10.3917/grh.045.0115

Quelles stratégies individuelles pour s’intégrer ?

2023· article· fr· W4317941144 on OpenAlexaboutno aff
Céleste Fournier, Serge Perrot

Bibliographic record

VenueGRH · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicJob Satisfaction and Organizational Behavior
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesSociologyPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les stratégies et tactiques individuelles d’ajustement constituent l’un des volets de la littérature sur la socialisation organisationnelle, qui renvoie au processus d’intégration des individus dans les organisations. La littérature a permis d’identifier des typologies de comportements proactifs (tactiques), et plusieurs finalités génériques associées à ces comportements (stratégies). Cependant, la plupart des recherches se fonde sur des échantillons classiques comme des jeunes diplômés lors de leur premier emploi. Cette recherche propose de compléter l’analyse des stratégies et tactiques associées dans un contexte extrême, celui des infirmières de l’arctique québécois. Nous qualifions ce contexte d’extrême en matière de socialisation car il est caractérisé par une grande distance (voire absence) de l’organisation (l’hôpital). En effet, les infirmières évoluent dans des équipes très réduites, en autonomie dans une zone isolée, et l’essentiel du processus de socialisation repose donc très largement sur les individus, et très faiblement sur l’hôpital. Nous faisons ainsi émerger deux nouvelles finalités des stratégies individuelles d’ajustement, qui complètent la littérature existante et constituent autant de repères pour repenser les pratiques d’intégration.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.098
Threshold uncertainty score0.984

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0170.038

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 head0.023
GPT teacher head0.249
Teacher spread0.226 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
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

Citations1
Published2023
Admission routes1
Has abstractyes

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