Les déterminants de l'épuisement professionnel et des troubles musculosquelettiques et leur cooccurrence chez les policiers
Notice bibliographique
Résumé
Ce mémoire est rédigé dans le cadre d’une recherche multidisciplinaire visant à développer de meilleurs outils d’intervention et politiques en santé mentale au travail. L’objectif principal de cette étude était de cibler les déterminants de l’épuisement professionnel et des troubles musculosquelettiques et leur cooccurrence chez une population policière. Un échantillon de 410 policiers du Service de Police de Montréal (SPVM) a été sondé à l’aide d’un questionnaire basé sur des outils standardisés en santé mentale au travail. Les conditions organisationnelles, variables indépendantes de cette étude, ont été identifiées à partir de modèles théoriques validés. L’analyse segmentée de chacun des grands concepts (latitude décisionnelle, soutien social au travail, demandes, justice distributive et sur engagement) révèle que l’effet des conditions organisationnelles ne se manifeste pas également sur chacune des trois dimensions de l’épuisement professionnel (l’épuisement émotionnel, le cynisme et l’efficacité professionnelle). De plus, on observe que les trois formes de récompenses de justice distributive tirées du modèle « Déséquilibre-Efforts-Récompenses » (Siegrist, 1996) ne sont pas distribuées également selon les dimensions de l’épuisement professionnel. Selon nos données, la justice distributive d’estime de soi et le sur engagement s’avèrent significatifs dans tous les cas en regard des dimensions de l’épuisement professionnel et de son indice global. Finalement, nos résultats révèlent que la justice distributive d’estime de soi a un lien significatif sur la cooccurrence de l’épuisement professionnel et des troubles musculosquelettiques. Par contre, on note que des outils de recherche plus spécifiques permettraient une analyse approfondie de l’effet des conditions organisationnelles sur les troubles musculosquelettiques et sur l’effet de cooccurrence entre les deux problèmes à l’étude.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».