La relation entre le pouvoir d’expertise des professionnels et l’intention de quitter dans les équipes de travail du milieu de la santé
Bibliographic record
Abstract
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.
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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 | 0.001 | 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 | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".