Les liens entre la personnalité et les valeurs organisationnelles
Bibliographic record
Abstract
Le concept de valeur a gagné une certaine popularité dans la sélection du personnel. Plusieurs études se sont intéressées aux liens entre les valeurs individuelles et de travail et la personnalité (Dawis, 1991 ; Fischer & Boer, 2015 ; Furnham, Petrides, Tsaousis, Pappas, & Garrod, 2005 ; Leuty & Hansen, 2012 ; Parks & Guay, 2009 ; Parks-Leduc, Feldman, & Bardi, 2015 ; Roccas, Sagiv, Schwartz, & Knafo, 2002 ; Rokeach, 1973). Or, très peu d’études avant la nôtre s’étant intéressée au lien entre les valeurs organisationnelles et les cinq grands facteurs de personnalité (Big Five), nous en avons fait l’objet de notre recherche. Notre échantillon est composé de 1 306 travailleurs qui ont complété un inventaire de personnalité et un test de valeurs organisationnelles dans le cadre de processus de sélection. Les résultats obtenus par le biais des régressions logistiques montrent que le niveau de présence des différents facteurs de personnalité a une influence sur la probabilité que certaines valeurs organisationnelles se situent parmi les valeurs prioritaires des individus.
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 | 0.032 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".