Modéliser le processus dâappropriation du feed-back en évaluation du potentiel pour en optimiser les retombées positives auprès des candidats
Bibliographic record
Abstract
L’appropriation du feed-back a fait l’objet de plusieurs modèles théoriques en contexte d’évaluation de la performance, notamment par Ilgen, Fisher et Taylor (1979) qui suggèrent un modèle explicitant comment un feed-back en vient à susciter des changements comportementaux. Ce modèle a été repris dans divers domaines de recherche, sans pour autant être adapté en fonction du contexte spécifique dans lequel le feed-back était transmis. Cette thèse propose un modèle d’appropriation du feed-back inspiré des travaux d’Ilgen et al. (1979), mais reflétant les spécificités de l’évaluation du potentiel. Le modèle comporte trois étapes qui sont l’appropriation cognitive (composée de l’acceptation et de la conscientisation), l’intention d’agir dans le sens du feed-back et l’appropriation comportementale.\nLa présente thèse se décompose en trois articles poursuivant les objectifs suivants : (1) Proposer un modèle théorique de l’appropriation du feed-back adapté au contexte de l’évaluation du potentiel. (2) Valider une mesure de l’appropriation cognitive combinant l’acceptation et la conscientisation. (3) Tester empiriquement le modèle d’appropriation du feed-back en contexte d’évaluation du potentiel.\nLe premier article vise d’abord à circonscrire les fondements de l’évaluation du potentiel et à définir l’appropriation du feed-back. Sur la base de ces informations, le modèle d’Ilgen et al. (1979) est ensuite revu et modifié. Les liens entre les différentes étapes du modèle sont subséquemment étayés par des théories et des études empiriques. L’article se conclue par une réflexion sur les retombées théoriques et pratiques du modèle revisité.\nL’objectif du second article consiste à développer et valider une mesure de l’appropriation cognitive incluant deux dimensions, à savoir l’acceptation et la conscientisation. Pour ce faire, deux études ont été menées auprès de candidats ayant reçu un feed-back suite à une évaluation du potentiel. Des analyses factorielles exploratoires (N = 111), puis des analyses factorielles confirmatoires (N = 178) ont été réalisées en ce sens. Chaque dimension de l’appropriation cognitive a également été mise en relation avec des variables critères afin de recueillir des éléments de preuve appuyant la validité de l’instrument. La majorité des indices obtenus confirment la présence des deux dimensions pressenties et des constats sont tirés sur la base de ces résultats.\nLe troisième article vise à vérifier empiriquement les liens anticipés entre les composantes du modèle d’appropriation du feed-back détaillé dans le premier article. Les deux premières étapes du modèle, soit l’appropriation cognitive et l’intention d’agir, ont été mesurées via un questionnaire complété immédiatement après le feed-back par 178 candidats. Ces derniers ont été sollicités trois mois plus tard afin de compléter un second questionnaire portant sur la dernière étape, l’appropriation comportementale, et 97 d’entre eux y ont répondu. Les résultats d’analyses par équations structurelles supportent le modèle et une discussion sur la portée de tels résultats s’en suit.
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 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.011 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 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".