Th. doct.--Informatique--Grenoble--INPG, 1995. / 1995 d'après la déclaration de dépôt légal. Bibliogr. p. 171-176. Résumé en français et en anglais.

Th. univ.--Informatique--Grenoble 1, 1993. / 1994 d'après la déclaration du dépôt légal. Résumé en français et en anglais. Notes bibliogr.

Diss.--Osnabrück--Universität Osnabrück, 1990. / Date d'éd. d'après le CIP allemand. Bibliogr. p. 176-183.

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Ce mémoire porte sur l'élaboration et la validation d'une liste d'items servant à mesurer les valeurs de travail. Après avoir fait la recension des différents modèles de valeurs de travail disponibles dans la littérature scientifique, il est possible d'identifier certains problèmes à leur sujet. En effet, plusieurs modèles de valeurs de travail ne semblent pas exhaustifs, certains sont obsolètes ou n'ont pas fait l'objet d'études empiriques satisfaisantes pour soutenir leur validité. Les modèles de valeurs de travail recensés s'inscrivent dans le courant de la psychologie vocationnelle. Cette recension a aussi permis d'identifier des questionnaires d'évaluation psychométrique permettant de mesurer les modèles théoriques recensés. Ces éléments ont permis de créer un modèle de valeurs de travail comprenant un total de 24 valeurs de travail. Pour chacune de ces valeurs de travail, six items ont été rédigés. Dans le but d'évaluer la pertinence et la clarté de ces items, neuf personnes expertes provenant de différents domaines tels que le développement de carrière, la psychométrie et la psychologie de la motivation ont rempli un questionnaire en ligne afin d'évaluer les items qui ont été rédigés. Elles étaient aussi invitées à identifier des facettes de valeurs de travail qui n'auraient pas été évaluées et à reformuler les items qui nécessitaient plus de clarté. Dans le but d'identifier le niveau de pertinence des valeurs de travail, l'index de validité de contenu et le Free marginal multirater Kappa ont été calculés. Pour ce qui est de la pertinence des items, l'index de validité de contenu a été calculé. Pour évaluer le niveau de clarté des valeurs de travail, le pourcentage d'accord des experts ainsi que le Free marginal multirater Kappa ont été calculés. Pour la clarté des items, le pourcentage d'accord des experts a été calculé. Au niveau de la pertinence des items, les résultats montrent que 127 des 144 items (88,1 %) rédigés sont de bons indicateurs de leur valeur de travail respective. De plus, le niveau d'accord interjuge sur la pertinence de huit des valeurs de travail est substantiel ou presque parfait. Treize valeurs de travail ont obtenu un niveau d'accord interjuge modéré au sujet de la pertinence des items, ce qui signifie que ces valeurs de travail nécessiteraient des modifications mineures. Trois valeurs de travail ont quant à elles obtenu un niveau d'accord interjuge passable ou faible, ce qui signifie que des modifications majeures devraient leur être portées, selon les experts. Au niveau de la clarté des items, 52 des 144 items (36,1 %) ont été évalués comme étant des items clairement formulés et ne nécessitant aucune modification. En ce qui a trait à la clarté des valeurs de travail, il semble que neuf valeurs de travail nécessiteraient des modifications mineures, tandis que quinze valeurs de travail nécessiteraient des modifications majeures pour améliorer leur clarté. Les experts fournissent aussi des propositions de facettes qui auraient pu être évaluées ainsi que des propositions de reformulations d'items. Les résultats obtenus permettent d'identifier plusieurs lacunes des items élaborés en plus de proposer des pistes d'améliorations. Ces éléments permettront d'améliorer la qualité des items. Ces modifications permettront éventuellement de créer un questionnaire d'évaluation psychométrique qui pourra faire l'objet d'une recherche, afin notamment de vérifier la structure factorielle du modèle théorique. Ainsi, le modèle théorique serait actuel, tendrait à être exhaustif et serait validé empiriquement. Ces travaux permettraient donc d'obtenir un modèle théorique et un outil d'évaluation psychométrique qui répondraient aux trois lacunes qui ont été précédemment identifiées au sujet des modèles de valeurs de travail actuellement disponibles.

Reproduction de : Thèse de doctorat : informatique : Grenoble, INPG : 1989. / Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr. p. [178]-183.

Reproduction de : Thèse de doctorat : informatique : Grenoble, INPG : 1986. / Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr. p. 145-152.

Thèses (M.Sc.)--Université de Sherbrooke (Canada), 1997. / Titre de l'écran-titre (visionné le 20 juin 2006). Publié aussi en version papier.

Le rayonnement des experts scientifiques et techniques porte en lui deux dimensions ; une organisationnelle, favorisant l’émergence et le développement de compétences clés et une individuelle contribuant à la motivation intrinsèque de l’expert. Pendant entrepreneurial du rayonnement des enseignants-chercheurs, le rayonnement des experts est « un élément personnel et organisationnel d’appréciation de la réputation de l’expert, évoluant avec le développement de sa carrière, permettant de décrire ses activités en relation directe avec son domaine d’expertise, à l’intérieur ou à l’extérieur de l’entreprise et de prendre en compte son impact personnel dans sa communauté de pratique de référence ». Sa prise en compte dans les pratiques de gestion des experts permet d’apporter un nouvel éclairage sur des pratiques en quête de renouveau. Sans résoudre l’ensemble des problèmes de la gestion des experts, la recherche prend en compte le rayonnement des experts comme levier d’amélioration de leurs pratiques de gestion. L’objectif est d’analyser le rayonnement des experts dans sa double dimensionnalité. L’étude de cas multiple menée sur quatre grandes entreprises industrielles propose une réflexion sur la contribution du rayonnement des experts à la performance de l’entreprise. Ce lien est conditionné par l’intégration du rayonnement à tous les niveaux hiérarchiques de l’entreprise – au niveau de la stratégie générale, du management stratégique des ressources humaines et de l'opérationnel. Le rayonnement comme levier d’amélioration des pratiques de gestion des experts s’inscrit sur le long terme, permettant à l’entreprise d’identifier et d’anticiper ses besoins en compétences d’experts / Experts’ “outreach” is a two-dimension element. First dimension is organizational dimension, which contributes to core competencies development. Second one is individual dimension, which leads to experts’ intrinsic motivation.Experts’ outreach is the parallel of scientific reputation used for researchers. It can be defined as “a personal and organizational element to appreciate experts’ reputation, which changes with expert’s career development. Outreach can take place inside or outside the organization and also allows to measure expert’s impact on his / her scientific community”. The integration of outreach in experts’ management practices can contribute to improve practices, which need some renewal. The ambition is not to resolve all the already identified problems, but to bear a new perspective on the experts’ management practices. The research aims to study both dimensions of experts’ outreach, linked with the firm performance. A multiple case study is realized to analyze four big industrial firms. The link between outreach and firm performance depends on outreach integration within all the strategic levels of the organization, it means general strategy, strategic human resources management and operational management. To conclude, experts’ outreach contributes to improve experts’ management practices, on a long-term perspective. It allows firms to identify and anticipate their needs of experts’ competences

In this project we investigate the use of artificial neural networks(ANNs) as the core prediction function of a recommender system. In the past, research concerned with recommender systems that use ANNs have mainly concentrated on using collaborative-based information. We look at the effects of adding content-based information and how altering the topology of the network itself affects the accuracy of the recommendations generated. In particular, we investigate a mixture of experts topology. We create two expert clusters in the hidden layer of the ANN, one for content-based data and another for collaborative-based data. This greatly reduces the number of connections between the input and hidden layers. Our experimental evaluation shows that this new architecture produces the same accuracy of recommendation as the fully connected configuration with a large decrease in the amount of time it takes to train the network. This decrease in time is a great advantage because of the need for recommender systems to provide real time results to the user.