MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2127382085 · doi:10.7202/013030ar

Les efforts de recouvrement suite à la tempête de verglas : état de stress psychologique chez des travailleur-es après la crise

2006· article· fr· W2127382085 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Louise Lemyre, Yaniv Benzimra

Notice bibliographique

RevueSanté mentale au Québec · 2006
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueDisaster Response and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La tempête de verglas qu'a connu le Québec en 1998 a exigé d'immenses efforts de la part des travailleur-es qui ont été mobilisé-es par la crise. Afin d'évaluer le niveau de stress vécu par ces travailleur-es quelques mois après le début de la crise, d'identifier les pires stresseurs associés au verglas qu'ils ont rencontrés, et de documenter le processus du stress en fonction des paramètres du travail et de l'évaluation subjective des stresseurs, une étude a été entreprise auprès de 870 travailleur-es d'Hydro-Québec réparti-es selon le type d'emploi, la région et le niveau d'affectation à la crise du verglas. Les cinq principaux résultats sont les suivants. Il y a un niveau élevé de stress chez ces travailleur-es, relié au niveau et au type d'implication dans les efforts de recouvrement mais pas aux rangs organisationnels. Les femmes apparaissent particulièrement stressé-es, significativement plus que les hommes. L'incertitude et la surcharge constituent les pires stresseurs que les travailleurs-es rapportent être associés au verglas. Le processus de stress semble principalement modulé par les évaluations d'impact et d'incertitude. Le contact avec les sinistré-es, le travail sur le terrain, l'expérience d'un sinistre personnel constituent des paramètres clés. La discussion s'articule autour des modèles de stress et de la psychologie organisationnelle dans le contexte d'un travail de crise lors d'un sinistre naturel.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,444
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,320 · 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.

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

Citations2
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSanté mentale au QuébecMême sujetDisaster Response and ManagementTravaux en français237 207