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Enregistrement W2099737960 · doi:10.1539/joh.l9140

The Contribution of Work and Non‐work Factors to the Onset of Psychological Distress: An Eight‐year Prospective Study of a Representative Sample of Employees in Canada

2010· article· en· W2099737960 sur OpenAlexaffabout
Alain Marchand, Marie-Ève Blanc

Notice bibliographique

RevueJournal of Occupational Health · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueWorkplace Health and Well-being
Établissements canadiensUniversité de MontréalMental Health Research Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultilevel modelSocial supportPsychologySample (material)DistressDemographyPopulationDemographicsPsychological distressPersonalityWork (physics)Mental healthGerontologyClinical psychologySocial psychologyMedicinePsychiatrySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Contribution of Work and Non‐work Factors to the Onset of Psychological Distress: An Eight‐year Prospective Study of a Representative Sample of Employees in Canada: Alain M archand , et al . School of Industrial Relations, University of Montreal, Canada Objectives This study examined how occupation and work organization conditions contributed, over 8 yr, to the onset of psychological distress after adjusting for non‐work and individual characteristics. Methods The data came from the five cycles (Cycle 1=1994–1995, Cycle 5=2002–2003) of Statistics Canada's National Population Health Survey. A sample of 5,270 workers nested in 1,122 neighborhoods and aged 15 to 55 yr with no psychological distress at baseline was analyzed with discrete time survival multilevel regression models. Results The onset of psychological distress decreased over time. Occupation was not significant, whereas social support at work decreased the risk. Substantial effects for non‐work and individual factors were found, including neighborhood, social support outside the workplace, demographics, physical health, personality traits, and life habits. Conclusions This study found that work characteristics made a limited contribution to the onset of psychological distress, but social support in the workplace clearly proved to be an important protective factor. Enterprises must pay special attention to how colleagues and supervisors act to help workers complete tasks.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,435
Score d'incertitude au seuil0,810

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,403 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations41
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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