La gestion de l’employabilité des grandes entreprises : une responsabilité partagée entre le salarié, le manager et la DRH
Bibliographic record
Abstract
Dans le cadre de cet article, nous nous attachons au concept de l’employabilité dans les grandes entreprises en France et au Québec. Nous revenons sur la genèse et l’évolution du concept d’employabilité qui connaît de nombreux débats dans la littérature. L’employabilité interactive propose une vision globale au cœur des préoccupations alors que l’employabilité individuelle(initiative) place l’Homme au centre du concept. À bien des égards, la prise en compte de l’employabilité au sein de la Gestion des Ressources Humaines (GRH) devient incontournable surtout qu’il existe un corpus juridique sur l’employabilité en France et au Québec qui renforce la prise en compte de cet aspect dans les politiques des entreprises. Dans le cadre de cette recherche scientifique, nous optons pour une démarche qualitative. Nous collectons auprès de membres de la Direction des Ressources Humaines (DRH) de grandes entreprises 65 entretiens. Ces entretiens sont réalisés auprès de 33 grandes entreprises. Les résultats démontrent une réalité contrastée concernant la prise en compte du développement de l’employabilité des salariés. Cette responsabilité est partagée entre différents acteurs au sein des organisations : salariés, managers et DRH. Nous présenterons également des recommandations managériales.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".