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Record W7001615863

Le changement organisationnel : la prédiction des comportements de soutien et de résistance par le biais des préoccupations

2010· other· fr· W7001615863 on OpenAlexvenueno aff

Bibliographic record

VenueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2010
Typeother
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Capital and Networks
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsWork (physics)Context (archaeology)Filter (signal processing)Point (geometry)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Depuis plus de 50 ans, les chercheurs s’intéressent à la résistance au changement. Or, malgré plusieurs années de recherche, on ne sait toujours pas exactement quelles variables peuvent prédire les comportements de résistance et encore moins ceux de soutien. La présente thèse vise à pallier cette lacune en identifiant des variables pouvant expliquer à la fois les comportements de soutien et de résistance lors d’un changement organisationnel majeur.\n\nLe modèle des phases de préoccupations (Bareil 2004a) s’avère intéressant à cet effet puisqu’il intègre bien les savoirs actuels et s’adapte à différents changements. L’objectif principal de cette thèse est donc de vérifier jusqu’à quel point les comportements de soutien et de résistance peuvent être prédits par les phases de préoccupations, en tenant compte de l’engagement affectif envers le changement comme variable médiatrice et du rôle des acteurs et de l’avancement de la mise en œuvre comme variables modératrices. Pour ce faire, une étude a été menée auprès d’enseignants, de professionnels et de directeurs d’une Commission scolaire québécoise ayant implanté une réforme majeure provoquant des préoccupations d’intensité variée et des comportements divers, allant de la résistance au soutien. \n\nLes analyses acheminatoires effectuées auprès de deux échantillons indépendants (n=464 et n=171) indiquent que les premières phases du modèle (centrées sur le destinataire, l’organisation et le changement) sont liées positivement aux comportements de résistance et négativement à ceux de soutien. À l’inverse, les dernières phases (centrées sur l’expérimentation, la collaboration et l’amélioration continue) sont liées négativement aux comportements de résistance et positivement à ceux de soutien. Ainsi, plus on avance dans la séquence des phases de préoccupations, plus les comportements de soutien augmentent et ceux de résistance diminuent. Également, l’engagement affectif envers le changement agit à titre de variable médiatrice et permet d’expliquer davantage de variance des comportements de soutien et de résistance. \n\nDe plus, les analyses de régression indiquent que les phases de préoccupations expliquent davantage de variance des comportements de soutien des agents de changement, alors qu’elles expliquent plus de variance des comportements de résistance des destinataires. On constate aussi que c’est au début de la mise en œuvre que les phases de préoccupations expliquent le plus de variance des comportements de soutien et de résistance.\n\nFinalement, un troisième échantillon (n=143) permet de suivre l’évolution des participants ayant répondu deux fois au questionnaire. Les tests t ne rapportent aucune différence significative entre les deux temps de mesure et ce, autant pour les phases de préoccupations que pour les comportements de soutien et de résistance. On constate que lorsque les phases de préoccupations n’évoluent pas, les comportements de soutien ou de résistance demeurent les mêmes. \n\nEn somme, ces résultats indiquent qu’il est possible de prédire à la fois les comportements de soutien et de résistance avec les phases de préoccupations. En outre, on sait maintenant à quel moment et avec quel type d’acteurs le modèle des phases de préoccupations s’avère le plus utile. Afin de généraliser ces résultats, il serait pertinent de reproduire cette recherche dans une autre organisation qui implante un changement majeur.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.797
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.007
GPT teacher head0.183
Teacher spread0.176 · 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 teacher head, not a consensus.

Study designTheoretical or conceptual
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".

Quick stats

Citations0
Published2010
Admission routes1
Has abstractyes

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