Le rôle des dimensions culturelles de Hofstede en regard du fonctionnement interne des équipes de travail pluriculturelles
Bibliographic record
Abstract
La présente thèse de doctorat porte sur les processus internes au sein des équipes de travail pluriculturelles. Cette thèse se compose de trois articles et propose, d’une part, une mesure validée des valeurs culturelles au niveau individuel en langue française et, d’autre part, une mesure du degré d’homogénéité culturelle au sein des équipes de travail (ci-après ÉT). En outre, elle se penche sur la vérification empirique des nombreux liens entre l’homogénéité culturelle et les processus internes au sein des ÉT postulés par les auteurs mais jamais vérifiés empiriquement. \n\nLe premier article a pour but de faire le point sur la documentation scientifique concernant les équipes de travail pluriculturelles. Il présente une recension de la documentation portant sur ce type d’équipe, notamment l’impact présumé de la culture sur les comportements d’équipier, et les effets de la diversité culturelle sur la performance de l’équipe et sur ses processus internes.\n\nLe deuxième article, quant à lui, a pour objectif de valider la mesure des dimensions culturelles de Hofstede (1980, 1991, 1994) sur une base individuelle et en langue française. Cette étude a été réalisée en adaptant deux questionnaires, l’un développé par Hellmann (2000) et mesurant les dimensions culturelles de distance hiérarchique, de masculinité, de contrôle de l’incertitude et de collectivisme, et le second développé par Bearden, Money et Nevins (2006) et mesurant la dimension d’orientation à long terme. L’échantillon se compose de 453 répondants tous étudiants dans des programmes de baccalauréat à l’Université de Montréal et à l’Université du Québec à Montréal. Les résultats des deux analyses factorielles exploratoires effectuées ont fait ressortir sept facteurs distincts expliquant 41.6% de la variance pour le premier questionnaire et 61.6% de la variance pour le second. La composition de l’échantillon n’a pas permis de conduire d’analyse de variance afin de vérifier s’il se trouvait des différences significatives entre les différents groupes culturels de l’échantillon à l’étude, et ce, pour chacune des dimensions culturelles. Les limites de la recherche ainsi que des suggestions de recherches futures sont proposées.\n\nEnfin, le troisième article se penche sur les liens, postulés par de nombreux auteurs mais jamais confirmés empiriquement, entre l’homogénéité culturelle dans les équipes et les processus internes de l’équipe en termes de comportements productifs et de comportements contre-productifs. Afin d’étudier cette réalité, l’instrumentation de Hofstede (1980, 1991), conçue pour capter des différences au niveau des nations, a été opérationnalisée au niveau des individus (Temimi, Savoie et Duguay, 2008) et mis en relation avec les processus internes se déroulant au sein de l’équipe (Duguay, Temimi et Savoie, 2008; Rousseau, 2003; Temimi et Savoie, 2007). Cette étude a été réalisée auprès de 67 équipes variant en termes d’homogénéité culturelle. Les résultats indiquent que le degré d’homogénéité culturelle global s’avère positivement relié aux comportements productifs de l’équipe et négativement relié aux comportements contre-productifs. De plus, le degré d’homogénéité de la dimension culturelle de féminité ressort négativement relié aux comportements contre-productifs de flânerie sociale et de domination.
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 | 0.010 | 0.024 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
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".