Stratégie de qualité de vie au travail d’organisations publiques québécoises : identification des parties prenantes, de leur rôle et de leurs raisons
Bibliographic record
Abstract
De nos jours, la qualité de vie au travail (QVT) suscite un intérêt croissant tant par les coûts humains et financiers que son absence peut engendrer que par les bénéfices qu’elle peut apporter. Au sein du secteur public, les nombreuses réformes entreprises ces dernières décennies se sont traduites par une intensification du travail et une détérioration de la QVT. Des facteurs qui ne concourent pas à aider les organisations publiques à faire face aux défis qui leur sont propres, notamment en matière de gestion du changement. En réponse à ces enjeux, certaines organisations ont accompagné leurs changements organisationnels par la mise en place de stratégies d’amélioration de la QVT qui vont au-delà du respect des contraintes légales ou réglementaires. Alors que les recherches se concentrent principalement sur l’analyse de la QVT au niveau de l’individu, cette étude qualitative s’appuie sur la théorie des parties prenantes pour mieux comprendre et explorer les stratégies de QVT au sein d’organisations publiques québécoises. Les données, issues de 33 entretiens semi-dirigés et de documents internes et externes, ont été collectées auprès de 3 organisations. Les résultats permettent d’identifier les parties prenantes impliquées dans ces stratégies de QVT, et d’analyser leur rôle et leurs raisons. Ils soulignent que l’État employeur ne devrait pas faire l’économie d’une réflexion quant aux parties prenantes et aux raisons d’implantation d’une stratégie de QVT, ainsi qu’au rôle du Secrétariat du Conseil du trésor dans l’établissement et l’accompagnement de telles stratégies, et dans la gestion du changement y afférant.
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 | 0.006 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".