L’impact de la rémunération intangible sur l’intention de quitter et le rôle modérateur des attentes au travail : une étude quasi-expérimentale
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire a pour but d’étudier les liens entre la rémunération intangible, les attentes au travail et l’intention de quitter. À la suite d’une revue de littérature, un total de quatre hypothèses sont proposées. Les deux premières hypothèses sont mises de l’avant pour confirmer la présence d’un lien négatif entre la rémunération intangible et l’intention de quitter. Celles-ci sont soutenues par la théorie motivation-hygiène de Herzberg (1966). Les deux dernières hypothèses sont émises pour valider la présence d’un effet modérateur des attentes au travail sur la relation entre la rémunération intangible et l’intention de quitter. La théorie de l’échange social de Blau (1964) vient soutenir ces hypothèses. Les données utilisées dans ce mémoire ont été colligées à l’automne 2019 dans une université canadienne, auprès de futurs diplômés inscrits dans un programme de gestion au premier cycle. Le questionnaire est basé sur un devis quasi expérimental, comportant quatre scénarios. Un total de 318 questionnaires ont été distribués aux étudiants du programme. Les deux hypothèses concernant la relation négative entre la rémunération intangible et l’intention de quitter ont été confirmées. En ce sens, plus la reconnaissance et la formation et développement sont utilisés, plus l’intention de quitter diminue. La reconnaissance engendre un plus grand effet de taille que la formation et développement sur l’intention de quitter. Ainsi, la reconnaissance serait à prioriser pour diminuer l’intention de quitter de jeunes professionnels. Une seule des deux hypothèses concernant l’effet modérateur des attentes au travail a été partiellement confirmée. Le niveau d’attentes en accomplissement au travail est la seule composante qui a un effet modérateur sur la relation entre la formation et développement et l’intention de quitter. En d’autres mots, plus un individu entretient un haut niveau d’attentes en accomplissement au travail, plus il y a réduction de l’intention de quitter en raison de la formation et développement. En conclusion, ce mémoire met de l’avant l’importance de continuer la recherche sur la rémunération intangible. Pour ce faire, l’une des contributions de ce mémoire est la proposition d’une définition de la rémunération intangible. En effet, une définition stable de ce concept permettra de continuer à développer les outils nécessaires pour mieux documenter son potentiel.
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 | 0.012 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".