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Enregistrement W2291866933 · doi:10.71781/24576

Développement et validation de l'échelle de mesure du climat de santé mentale

2012· dissertation· fr· W2291866933 sur OpenAlexaboutno aff
Bibiana Pulido

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2012
Typedissertation
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForestryGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ce mémoire a comme objectif de vérifier la validité de construit et la cohérence interne d’une nouvelle échelle de mesure du climat de santé mentale. Il vise également à observer la validité concomitante en fonction des associations entre les dimensions du climat de santé mentale et les dimensions de l’épuisement professionnel et le bien-être. Le concept du climat de santé mentale ainsi que son échelle de mesure ont été développés par l’Équipe de Recherche sur le Travail et la Santé Mentale. Le climat de santé mentale est considéré comme une ressource importante pour les travailleurs pour qu’ils puissent faire face aux difficultés qui se présentent dans leurs milieux de travail. Le climat de santé mentale se définit comme étant les perceptions partagées des politiques, procédures et pratiques organisationnelles qui témoignent d’une préoccupation pour le stress et la santé mentale au travail. Afin de valider cette nouvelle échelle de mesure, nous avons utilisé les données primaires de 410 civils et policiers du Service de Police de la Ville de Montréal (SPVM). L’analyse des résultats indique que l’échelle initiale à dix items mérite d’être retravaillée. Nous avons donc fait quelques modifications à cette échelle pour proposer une échelle de mesure du climat de santé mentale à huit items ou une échelle courte à trois items. Les résultats font ressortir l’importance du rôle des gestionnaires à assurer un climat de santé mentale positif au sein de leur organisation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,057
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,122
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil0,301

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0570,122
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,326 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2012
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