L’impact de la rémunération variable sur l’intention de rester via l’engagement organisationnel : étude longitudinale dans le secteur des TIC
Bibliographic record
Abstract
Notre mémoire a pour objectif d’étudier l’impact différencié de la rémunération variable individuelle et collective sur l’intention de rester. De plus, nous nous intéressons au rôle de l’engagement organisationnel dans la relation entre la rémunération variable et l’intention de rester. Pour ce faire, nous avons formulé quatre hypothèses basées sur la littérature et certaines théories. La première hypothèse avance que la rémunération variable individuelle fait accroître l’intention de rester des travailleurs. La deuxième stipule que la rémunération variable collective fait accroître l’intention de rester. La troisième indique que la rémunération variable individuelle fait accroître davantage l’intention de rester que la rémunération variable collective sur l’intention de rester. Enfin, la quatrième hypothèse suggère que l’engagement organisationnel agit à titre de variable médiatrice dans la relation entre la rémunération variable et l’intention de rester. Notre étude s’appuie sur des données longitudinales colligées dans le cadre d’une enquête portant sur « les liens entre la rémunération, la formation et le développement des compétences avec l’attraction et la rétention des employés clés ». L’enquête a été réalisée auprès de nouveaux travailleurs d’une entreprise internationale du secteur des technologies de l’information et des communications (TIC) à Montréal. Les données ont été colligées en trois temps entre le 1er avril 2009 et le 30 septembre 2010. Nos résultats soutiennent qu’effectivement la rémunération variable individuelle et collective font augmenter l’intention de rester des travailleurs. De plus, nous trouvons que la rémunération variable individuelle et la rémunération variable collective ont un impact équivalent sur l’intention de rester. Enfin, bien que l’engagement organisationnel soit un prédicteur important de l’intention de rester, celui-ci n’agit pas à titre de variable médiatrice dans la relation entre la rémunération variable et l’intention de rester. Finalement, notre étude permet d’élaborer certaines pistes pour améliorer l’intention de rester des travailleurs.
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 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 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".