Lâhabilitation individuelle au travail : validation dâune mesure dâhabilitation comportementale et vérification du rôle de trois facteurs de lâenvironnement de travail
Bibliographic record
Abstract
Depuis que le concept d’habilitation (empowerment) a été introduit dans le monde du travail, il est rapidement devenu à la mode dû à ses bénéfices anticipés à la fois pour les organisations et pour les travailleurs. Toutefois, bien que l’état d’habilitation psychologique des travailleurs ainsi que ses déterminants soient bien documentés (Seibert, Wang, & Courtright, 2011), il existe peu d’outils pour évaluer de façon comportementale l’habilitation des travailleurs (Boudrias & Savoie, 2006). Cette réalité nuit aux organisations qui tentent de mettre en place des programmes d’habilitation des employés et qui souhaitent en mesurer leurs effets comportementaux. En 2006, Boudrias et Savoie ont amorcé le travail pour pallier cette lacune en créant un cadre conceptuel de l’habilitation comportementale au travail composé de deux approches distinctes, soit l’approche émergente (comportements discrétionnaires) et l’approche structurelle (implication dans la gestion du travail) et en validant un premier questionnaire permettant de mesurer l’approche émergente. La présente thèse vise à poursuivre le travail amorcé, en instrumentant la seconde approche et en poursuivant la validation du concept d’habilitation comportementale.\n Plus spécifiquement, la thèse vise à : a) valider un questionnaire qui mesure l’implication des employés dans la gestion de leur travail, en deux versions, à savoir une version auto-rapportée ainsi qu’une version destinée au supérieur hiérarchique; b) établir la structure factorielle de l’habilitation comportementale à l’aide des deux approches opérationnalisées; c) vérifier la spécificité du construit d’habilitation comportementale par rapport à d’autres mesures connexes (p.ex. comportements de citoyenneté organisationnelle, comportements d’innovation, comportements d’auto-leadership et d’autogestion), et d) vérifier un modèle structurel incluant trois déterminants de l’environnement de travail, à savoir le style de supervision, le soutien des collègues et la latitude décisionnelle, comme prédicteur de l’habilitation individuelle au travail, évaluée à l’aide d’une mesure d’habilitation psychologique et des mesures des deux approches d’habilitation comportementale.\nPour ce faire, trois études distinctes ont été réalisées auprès de travailleurs variés et quatre échantillons ont été constitués dont trois comprenant uniquement des données auto-rapportées (N = 274, 104, 249) et un quatrième incluant aussi des données rapportées par le supérieur (N = 151). \nLes résultats des analyses factorielles confirmatoires démontrent que la structure de l’instrument d’implication dans la gestion ainsi que celle de l’habilitation comportementale composée des deux approches sont constantes d’un échantillon à l’autre et dans ses deux versions. De plus, les propriétés métriques du questionnaire validé sont satisfaisantes. D’autre part, les résultats des analyses corrélationnelles indiquent que les mesures d’habilitation comportementale présentent une validité discriminante par rapport à des mesures d’autres construits connexes. Enfin, les analyses acheminatoires pour vérifier le modèle structurel anticipé indiquent que l’habilitation psychologique agit comme variable médiatrice dans les relations entre, d’une part, la latitude décisionnelle et les pratiques de gestion des supérieurs, et, d’autre part, les deux approches d’habilitation comportementale. Le soutien des collègues, de son côté, n’est pas relié à l’habilitation des travailleurs.
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 | 0.028 | 0.044 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".