Le retour sur le lieu de travail postpandémie et la fidélisation des employés : le rôle, les défis et les inquiétudes des gestionnaires de proximité dans cette nouvelle transformation
Bibliographic record
Abstract
En 2022, alors que le télétravail était bien établi dans les organisations, le gouvernement du Québec mettait fin aux mesures sanitaires obligatoires et du même coup, enlevait l’obligation pour les entreprises de maintenir le télétravail à 100%. Pour nombre d’entre elles, l’abolition de ces mesures a enclenché un processus visant à ramener les employés sur les sites de travail, entraînant inévitablement de nouveaux défis, de nouvelles inquiétudes et toute l’incertitude s’y rattachant. L’objectif de cet article est de porter un regard sur le déroulement et la gestion du retour sur le lieu de travail postpandémie. Plus particulièrement, nous cherchons à comprendre comment les gestionnaires de proximité ont mis en application les directives organisationnelles et orchestré le processus de retour en présentiel de leurs employés de façon à maintenir et reconstruire leur engagement. Cet article s’inscrit dans le prolongement d’une première démarche de recherche réalisée en 2021 sur la fidélisation de la main-d’oeuvre en début de pandémie de COVID-19. Les résultats présentés reposent sur l’analyse de treize entrevues semi-dirigée réalisées entre les mois d’avril et décembre 2023. Ils montrent comment les gestionnaires de proximité ont réussi, ou non, à trouver un équilibre entre les attentes organisationnelles et les besoins des employés, les défis et les inquiétudes rencontrés ainsi que leurs rôles dans le déroulement du retour sur le lieu de travail postpandémie. Ils nous amènent aussi à constater que l’implication et la présence des gestionnaires de proximité auprès de leurs employés durant cette période de retour ont été des éléments primordiaux pour les aider à retrouver leurs repères au sein de l’organisation afin qu’ils se sentent pleinement investi dans la réussite de ce retour.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| 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".