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Enregistrement W2410071906 · doi:10.3917/th.792.0125

Environnement de travail, symptômes dépressifs et sentiment de désespoir : étude auprès de salariés

2016· article· fr· W2410071906 sur OpenAlexaff
Caroline Nicolas, Pascale Desrumaux, Monique Séguin, Guy Beauchamp

Notice bibliographique

RevueLe travail humain · 2016
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWorkplace Violence and Bullying
Établissements canadiensUniversité du Québec en OutaouaisMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

En France, le suicide est considéré comme un problème de santé publique majeur depuis les années 1990. Au même moment, plusieurs auteurs ont commencé à souligner un accroissement de suicides dont la cause serait majoritairement liée au travail. Cependant, peu d’études empiriques ont été déployées. Cette étude analyse les liens éventuels entre des facteurs cliniques (symptômes dépressifs, sentiment de désespoir) et des éléments de l’environnement de travail, aux niveaux des caractéristiques du travail (i.e., latitude décisionnelle, soutien social au travail, efforts, récompenses), des relations (harcèlement moral au travail) et des facteurs psychologiques reliés au travail (satisfaction des besoins fondamentaux au travail, épuisement professionnel). Les données, récoltées au moyen d’un questionnaire auto-administré auprès de salariés de différents secteurs d’activité, ont mis en évidence des liens entre d’une part, des symptômes dépressifs et d’autre part, de faibles récompenses extrinsèques, un surinvestissement, des actes pouvant relever d’un harcèlement moral au travail et un épuisement émotionnel. De plus, des liens ont été relevés entre d’une part, un sentiment de désespoir et d’autre part, des efforts élevés, de faibles récompenses intrinsèques, une faible satisfaction du besoin de compétences au travail et un faible sentiment d’accomplissement personnel au travail. Les résultats invitent à considérer ces facteurs comme des pistes à privilégier dans un environnement de travail pour prévenir la santé mentale et le suicide.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,265 · 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'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

Citations10
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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