Ãtude longitudinale du lien entre la justice organisationnelle et le niveau dâengagement organisationnel chez les travailleurs du secteur des technologies de lâinformation et des communications
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de ce mémoire est de comprendre l’impact de la justice organisationnelle sur l’engagement organisationnel des travailleurs du secteur des technologies de l’information et des communications (TIC). Afin d’étudier ce sujet, trois hypothèses de recherche ont été formulés à partir des théories suivantes : 1- la théorie des attentes d’Adams (1965), 2- la théorie de l’échange social de Blau (1964) et 3- la théorie de Leventhal (1980). La première hypothèse stipule que, toutes choses étant égales par ailleurs, la justice distributive fait augmenter l’engagement affectif des travailleurs du secteur des TIC. La seconde hypothèse indique que toutes choses étant égales par ailleurs, la justice procédurale fait augmenter l’engagement affectif des travailleurs du secteur des TIC. La dernière hypothèse énonce que toutes choses étant égales par ailleurs, la justice procédurale a un impact plus important sur l’engagement affectif des travailleurs du secteur des TIC que la justice distributive.\n\nLes données utilisées proviennent d’une enquête par questionnaires électroniques auprès de l’ensemble des nouveaux employés d’une entreprise d’envergure internationale du secteur des TIC ayant un établissement à Montréal. Les employés ont été sondés à trois reprises.\n\nLes résultats indiquent que la justice distributive fait augmenter l’engagement affectif auprès des travailleurs, ce qui appuie la première hypothèse. Ils démontrent également qu’il n’existe aucune relation statistiquement significative entre la justice procédurale et l’engagement affectif. Seule la justice distributive a un effet sur l’engagement affectif du travailleur. Les résultats montrent l’existence de relations significatives et positives entre trois des variables de contrôle et l’engagement affectif. Il s’agit de : 1- travail sous supervision, 2- soutien organisationnel perçu et 3- satisfaction intrinsèque.
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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 | 0.009 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.002 |
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".