Effet modérateur de la force situationnelle sur les relations entre personnalité, performance de tâche et comportements de citoyenneté organisationnelle : une étude auprès de travailleurs canadiens francophones
Bibliographic record
Abstract
Considérant les résultats d’importantes méta-analyses, il semble que la personnalité n’a qu’une faible puissance prévisionnelle pour la performance au travail, bien qu’elle soit fréquemment mesurée en contexte de sélection de personnel. Plusieurs auteurs s’entendent pour dire que des variables situationnelles ont un effet modérateur pouvant expliquer ces résultats dans la relation personnalité – comportements au travail. Ce projet de recherche a donc pour objectif de tester, auprès d’une population québécoise francophone, si un contrôle de certaines caractéristiques de la situation (traduction du questionnaire de Meyer et al., 2014 sur la force situationnelle) permet d’augmenter la force de la relation entre la personnalité (mesurée avec l’inventaire en 50 items de l’International Personality Item Pool (IPIP), basé sur les marqueurs de Golberg (1992)) et la performance. Basés sur la littérature récente portant sur l’efficacité au travail, les deux critères retenus sont la performance de tâche et les comportements de citoyenneté organisationnelle (validation francophone de l’échelle de Williams et Anderson, 1991). Dans un devis corrélationnel, des analyses de régression linéaire multiple ainsi que le test statistique de modération ont été effectués sur les données recueillies auprès de 152 travailleurs canadiens francophones, œuvrant dans des secteurs variés. Des corrélations significatives avec la performance de tâche ont été observées pour deux facteurs de personnalité (conscience et agréabilité), tandis que trois facteurs sont corrélés significativement aux CCO (conscience, agréabilité et stabilité émotionnelle). Les résultats ont révélé un effet modérateur significatif de la force situationnelle sur la relation entre l’agréabilité et les CCO, indiquant une relation plus forte lorsque la situation est faible, et vice-versa. Ces résultats mettent en lumière la complexité de l’étude de la personnalité en contexte de sélection de personnel, de même que l’importance pour les praticiens de considérer les variables situationnelles pour interpréter les données de la personnalité. Les forces et limites de l’étude ainsi que des pistes de recherche futures sont aussi discutées.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.012 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.008 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".