Le changement organisationnel : la prédiction des comportements de soutien et de résistance par le biais des préoccupations
Bibliographic record
Abstract
Depuis plus de 50 ans, les chercheurs sâintéressent 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 dâun changement organisationnel majeur.\n\nLe modèle des phases de préoccupations (Bareil 2004a) sâavère intéressant à cet effet puisquâil intègre bien les savoirs actuels et sâadapte à différents changements. Lâobjectif principal de cette thèse est donc de vérifier jusquâà quel point les comportements de soutien et de résistance peuvent être prédits par les phases de préoccupations, en tenant compte de lâengagement affectif envers le changement comme variable médiatrice et du rôle des acteurs et de lâavancement de la mise en Åuvre comme variables modératrices. Pour ce faire, une étude a été menée auprès dâenseignants, de professionnels et de directeurs dâune Commission scolaire québécoise ayant implanté une réforme majeure provoquant des préoccupations dâintensité 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, lâorganisation et le changement) sont liées positivement aux comportements de résistance et négativement à ceux de soutien. à lâinverse, les dernières phases (centrées sur lâexpérimentation, la collaboration et lâamélioration 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. Ãgalement, lâengagement affectif envers le changement agit à titre de variable médiatrice et permet dâexpliquer 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 quâelles expliquent plus de variance des comportements de résistance des destinataires. On constate aussi que câest au début de la mise en Åuvre 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 lâévolution 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 nâévoluent pas, les comportements de soutien ou de résistance demeurent les mêmes. \n\nEn somme, ces résultats indiquent quâil 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 dâacteurs le modèle des phases de préoccupations sâavère le plus utile. Afin de généraliser ces résultats, il serait pertinent de reproduire cette recherche dans une autre organisation qui implante un changement majeur.
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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.
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 teacher head, 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".