L'autorisation du télétravail comme acte de confiance
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire vise à comprendre le processus menant à un acte de confiance dans un contexte organisationnel en étudiant l’implantation du télétravail. Il explore la manière dont un gestionnaire franchit les différentes étapes du processus menant à un état d’attentes positives à l’égard d’un employé et, sur cette base, prendre le risque de lui autoriser le télétravail. D’un point de vue théorique, j’adopte une vision dynamique de la confiance en mobilisant notamment l’approche processuelle ainsi que le concept de suspension (Möllering, 2001, 2006). Cette étude est basée sur des entrevues semi-structurées réalisées auprès de six gestionnaires ayant autorisé le travail à domicile. Les participants ont été rencontrés à deux reprises et ont chacun rédigé une courte réflexion écrite sur le thème de la confiance. Leurs témoignages ont été analysés selon la méthode d’analyse inductive. Mes résultats révèlent que lorsqu’un gestionnaire envisage d’autoriser le télétravail, il mobilise une banque de connaissances qu’il a préalablement acquises à travers ses interactions avec l’employé pour construire une fiction optimiste de l’avenir. Cet exercice imaginatif lui permet de suspendre son incertitude et d’anticiper avec optimisme le comportement de ses télétravailleurs. La prise du risque que représente l’autorisation du travail à domicile ne découle cependant pas uniquement de cet état d’attentes favorables. Dans les grandes entreprises, la concrétisation de cet acte de confiance semble également reposer sur une suspension collective de l’incertitude et de la vulnérabilité organisationnelle.
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 | 0.004 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 0.005 |
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".