Les réactions affectives à un évènement corporatif et les attitudes au travail
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire vise à vérifier l’impact des réactions affectives à un évènement corporatif sur les attitudes des employés d’une institution financière à l’égard de l’organisation et d’un changement organisationnel. Plus précisément, nous tenons à déterminer si les réactions affectives positives ou négatives des employés à l’évènement corporatif auquel ils ont assisté améliorent ou diminuent leur engagement organisationnel affectif, leur désir de collaborer dans le cadre du changement organisationnel et leur satisfaction anticipée à l’égard du changement organisationnel. Basée sur les données recueillies à l’aide d’un sondage électronique à trois moments distincts, notre étude longitudinale confirme certaines de nos hypothèses. D’abord, les réactions affectives positives à l’évènement corporatif sont associées à l’amélioration du désir de collaborer dans le cadre du changement organisationnel et à la satisfaction anticipée à l’égard de ce changement quelques jours après l’évènement corporatif alors que les réactions négatives ont l’effet contraire. Les résultats révèlent que les réactions affectives à l’évènement corporatif n’influencent pas les attitudes des employés plus d’une semaine après l’évènement à l’exception des réactions affectives positives qui améliorent leur désir de collaborer dans le cadre du changement organisationnel.
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 | 0.008 | 0.026 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 0.004 |
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".