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Record W7001694636

La relation entre le pouvoir d’expertise des professionnels et l’intention de quitter dans les équipes de travail du milieu de la santé

2015· dissertation· fr· W7001694636 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2015
Typedissertation
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicLegal Studies and Policies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Cultural environmentPower (physics)Work environment
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Au Québec quelques problématiques se posent dans le milieu de la santé. Celle de la
\npénurie de main-d’oeuvre devient de plus en plus importante. Des dimensions
\ndémographiques, économiques et humaines y sont associées tels que les coûts élevés de
\nroulement de personnel. Cette situation crée ainsi un défi supplémentaire pour les
\nemployeurs : la rétention de leur personnel. Pour y parvenir, une piste est de connaître ce
\nqui pourrait être lié à leur intention de quitter.
\nLe personnel du milieu de la santé est très souvent regroupé dans des équipes de travail.
\nCes équipes comprennent notamment des professionnels qui se réfèrent à leur expertise
\nafin de mener à bien les tâches à accomplir. Cette expertise leur confère un pouvoir, qui
\nselon son utilisation peut avoir différents impacts sur les membres de leur équipe. Aussi,
\nle but de cette étude est de vérifier la relation entre l’utilisation du pouvoir d’expertise
\ndes professionnels au sein des équipes de travail du milieu de la santé et l’un de ces
\nimpacts potentiels, l’intention de quitter des membres de l’équipe. De plus, puisque la
\ndocumentation le suggère, les catégories de professionnels seront différenciées pour
\nconnaître lesquels ont davantage l’intention de quitter.
\nDans cette étude, 431 travailleurs faisant partie d’équipes de travail comprenant des
\nprofessionnels et oeuvrant dans le milieu de la santé ont été recrutés dans différents
\nétablissements de santé et ordres professionnels du Québec et ont répondu aux deux
\nquestionnaires de recherche, l’un pour la variable intention de quitter et l’autre pour
\nl’utilisation du pouvoir d’expertise. Dans un premier temps, une analyse par composante
\nprincipale menée sur les données du nouveau questionnaire d’utilisation du pouvoir d’expertise révèle sept composantes: reconnaissance individuelle de la valeur de
\nl’expertise, attitude communicative, expression de son expertise, contrôle de l’expertise,
\nrespect de l’expertise de l’autre, reconnaissance de l’expertise par les membres de
\nl’équipe, partage de l’information et de l’expertise avec l’équipe. Par la suite, les
\nanalyses corrélationnelles présentent des relations significatives entre cinq des sept
\ncomposantes d’utilisation du pouvoir d’expertise et les intentions de quitter des
\nparticipants à cette étude : la reconnaissance de l’expertise par les membres de l’équipe,
\nle respect de l’expertise de l’autre, l’expression de son expertise, l’attitude
\ncommunicative et le contrôle de l’expertise. Par ailleurs, des différences sont ressorties
\nentre les groupes de professionnels sur la relation entre les composantes de l’utilisation
\ndu pouvoir d’expertise et l’intention de quitter, démontrant une certaine diversité des
\nperceptions du travail entre eux. Cette étude soumet une première opérationnalisation de
\nl’utilisation du pouvoir d’expertise, mais surtout, fait valoir son impact sur l’intention de
\nquitter du personnel du milieu de la santé. Les organisations peuvent donc envisager de
\nconsidérer ces composantes dans leur formation ou dans le soutien aux professionnels
\ndans l’exercice de leur fonction au sein de leur équipe.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.631
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0020.003
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.000
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 head0.013
GPT teacher head0.268
Teacher spread0.255 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designQualitative
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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Published2015
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