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Record W6982878908

La gestion de l'incertitude durant l'entrée organisationnelle : étude longitudinale sur 12 mois auprès des nouvelles recrues de quatre centres hospitaliers universitaires du Canada

2014· other· fr· W6982878908 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueArchipelago (Université du Québec à Montréal) · 2014
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsEconomic shortageOccupational trainingContext (archaeology)Publics
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

À l'instar de plusieurs pays industrialisés, le Canada est aux prises avec un problème majeur de pénurie du personnel infirmier. Cette situation est souvent attribuée à des départs massifs à la retraite et à un vieillissement de la population. Dans ce contexte changeant et incertain, l'enjeu de l'attraction et surtout de la rétention devient central puisqu'il détermine une certaine stabilité du personnel infirmier et, par le fait même, une certaine qualité des soins. Or, dans bien des cas, les hôpitaux affichent un tableau assez sombre lorsqu'il est question de retenir le personnel infirmier nouvellement embauché. En effet, dans certains cas, les taux de roulement avoisinent les 30 % à 35 %, et ce, avant même la fin des six premiers mois au travail. Au-delà des coûts engendrés par les départs prématurés, cette situation révèle des difficultés bien réelles dans le processus d'intégration. Elle positionne la période de socialisation des infirmier(ère)s, c'est-à-dire les six premiers mois à l'hôpital, comme une période de rencontre critique et déterminante de la rétention du nouveau personnel. De ce fait, il est légitime de penser qu'une socialisation réussie devrait, en principe, bâtir les assises nécessaires à une bonne intégration, réduire le roulement et déboucher sur le développement d'un capital humain stratégique et durable dans les centres hospitaliers. Mais, comment rendre ce maillon faible de l'entrée organisationnelle, qu'est la période de socialisation, un levier pour l'attachement du personnel infirmier à son milieu de travail? C'est principalement à cette problématique que la présente recherche a essayé d'apporter des éléments de réponse en proposant une perspective nouvelle par la gestion de l'incertitude. Plus spécifiquement, notre recherche a tenté de comprendre, sur un horizon temporel de 12 mois, les stratégies interactives de gestion de l'incertitude et leurs effets sur la socialisation des nouvelles recrues. Cette recherche a été réalisée dans quatre centres hospitaliers universitaires au Canada comparables en termes de capacité de recrutement et de structure d'accueil des nouvelles recrues. 73 cohortes ont été rencontrées pour recruter 400 sujets (infirmier(ère)s nouvellement embauché(e)s) dont 151 ont répondu aux quatre temps de mesure. Nous avons choisi un design longitudinal quantitatif à quatre temps de mesure (deux mois, quatre mois, six mois et douze mois suivant l'entrée en fonction). La modélisation par l'analyse des trajectoires de changement latent (LGM) a permis d'étudier l'évolution dans le temps de toutes les variables de notre cadre théorique (ex. proactivité, incertitude, attachement). Bien entendu, ce design a également permis de cerner la forme des trajectoires (linéaire ou non-linéaire), le niveau initial, la vitesse du développement, le lien entre le statut initial et le taux de changement des variables à l'étude. Les résultats de notre recherche ont révélé trois éléments. Premièrement, les stratégies de gestion de l'incertitude permettent une plus grande familiarisation avec la profession infirmière qu'avec l'organisation d'accueil. Deuxièmement, les stratégies de gestion de l'incertitude ne se réduisent pas à une simple recherche d'information. Il semble que ces stratégies impliquent une dynamique intra-personnelle servant également la gestion de soi (auto-évaluation, auto-vérification, auto-valorisation). Troisièmement, l'équipe de travail semble être supérieure au supérieur hiérarchique en matière de réduction de l'incertitude, d'attachement à son emploi et de prédiction des départs volontaires. Nous estimons pouvoir contribuer à l'avancement de la recherche à trois niveaux. Au niveau théorique, nous avons identifié des déterminants (identification, justice, confiance) et des conséquences (attachement, prédiction des départs volontaires) des stratégies de gestion de l'incertitude au regard de deux agents d'insertion, l'équipe de travail et le supérieur hiérarchique. Au niveau méthodologique, l'utilisation d'un design longitudinal a permis l'analyse des trajectoires de changement latent de toutes les variables de notre modèle. Ce design rend compte de la dynamique du processus de socialisation des nouvelles recrues. Au niveau pratique, nos résultats devraient sensibiliser les praticiens sur l'importance du contexte le plus proximal (équipe de travail et supérieur hiérarchique) des nouvelles recrues dans la réussite de la socialisation des infirmières nouvellement embauchées. \n______________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : socialisation, incertitude, proactivité, justice, identification, confiance, engagement, roulement.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.959
Threshold uncertainty score0.134

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0050.002
Scholarly communication0.0040.001
Open science0.0020.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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.

Opus teacher head0.005
GPT teacher head0.154
Teacher spread0.149 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2014
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