1804 – Mental Health At Work, Structures Of Daily Life And Individual Characteristics
Notice bibliographique
Résumé
Aims To analyse variations in workers psychological distress, depression and burnout within a model encompassing the stress promoted by constraints-resources embedded in structures of daily life (workplace, family, social networks outside the workplace) and worker individual characteristics (demography, physical health, psychological traits, life habits, stressful childhood events). Methods Data were collected in 2009-2012 from a sample of 64 Quebec (Canada)workplaces, where 2162 employees were surved, for a response rate of 73.1%. Multilevel regression models were used to analyse the data. Results Variables explain 31.8% of psychological distress (GHQ), 47.7% of depression (BDI) and 48.1% of burnout (MBI). Associations are not the same for each outcome. Skill utilization (BDI, MBI), decision authority (GHQ), abusive supervision (BDI, MBI), conflicts (BDI, MBI) and job security (GHQ, BDI, MBI) are related to the outcomes. For the family, being in couple (BDI, MBI), minor children (BDI, MBI), family to work conflict (MBI), work-to-family conflict (GHQ, BDI, MBI), strained marital and parental relations (GHQ, BDI) associated with the outcomes. Social support outside the workplace predicts both psychological distress and depression. Most of the individual characteristics correlated with the three outcomes. Conclusions The results of this study suggest expanding approaches in occupational mental health in order to avoid coming to erroneous conclusions about the relationship between work and mental health. Depression and burnout seem to share a similar explanatory structure, while psychogical distress appear mostly explained by non-work factors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,006 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».