Workplace Commitment Revisited: Adaptation and Cross-Cultural Validation of a New Measurement Scale in a Francophone Context
Bibliographic record
Abstract
L’implication (ou engagement) au travail est un concept clé pour les chercheurs en comportement organisationnel et pour les praticiens car il aide à prévoir des comportements très recherchés dans les organisations contemporaines, tels que l’intention de départ, l’assiduité ou les comportements de citoyenneté organisationnelle. La recherche est toujours active dans ce domaine : la prédominance de l’approche tridimensionnelle de l’engagement initialement proposée par Meyer et Allen (1991) a été régulièrement remise en question, et d’autres propositions ont vu le jour. L’une d’entre elles s’attache à redéfinir le concept clé d’implication dans un format concis et précis (Klein et al. , 2012, 2014). Cette nouvelle approche s’accompagne d’un instrument de mesure compact et polyvalent (KUT : Klein et al., Unidimensional Target free measure of commitment ). L’objectif de cet article est de démontrer l’intérêt de cette nouvelle définition de l’implication, et de contribuer à la validation de l’échelle KUT en contexte français. Nous avons réalisé cette opération en plusieurs étapes, en mobilisant cinq échantillons comprenant un total de 2096 salariés issus de quatre pays francophones (France, Suisse, Belgique et Canada). Nous montrons que la version française de l’échelle KUT présente des propriétés psychométriques adéquates et une invariance culturelle entre les quatre sous-échantillons.
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 | 0.036 | 0.045 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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.
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".