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Enregistrement W2420665347 · doi:10.71781/24604

Contribution de modèle demande-contrôle-soutien à la variation des concentrations de cortisol salivaire

2015· dissertation· fr· W2420665347 sur OpenAlexaboutno aff
Julie M. Thériault

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2015
Typedissertation
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Rate Variability and Autonomic Control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’objectif principal de ce mémoire est d’approfondir les connaissances à propos de l’impact des stresseurs organisationnels sur la concentration du cortisol salivaire. Plus précisément, nous étudierons la contribution des modèles demande-contrôle de Karasek (1979) et demande-contrôle-soutien de Karasek et Theorell (1990) à la variation du cortisol salivaire chez les individus. Les associations entre les composantes principales de chacun des modèles (demandes psychologiques, latitude décisionnelle et soutien social), mais également les effets d’interaction inclus dans ces modèles, c’est-à-dire de l’effet modérateur de la latitude décisionnelle et du soutien social, seront étudiés. L’axe HPS a été associé aux symptômes de la santé mentale (Abelson et al., 2007; Havermans et al., 2011; Vreeburg et al., 2009b, 2010, 2013; Staufenbiel, 2013) ainsi qu’aux stresseurs en milieu de travail (Chida et Steptoe, 2009). À l’heure actuelle, le cortisol salivaire serait un indicateur de l’axe hypothalamo-pituito-surrénalien (HPS) le plus prometteur pour mesurer la réponse physiologique face à un événement stressant ou à un stress chronique (Maïna et al., 2009). Les données proviennent de l’étude SALVEO, menée par l’Équipe de recherche sur le travail et la santé mentale de l’Université de Montréal. Les résultats des analyses multiniveaux ne soutiennent pas l’implication du modèle demande-contrôle-soutien sur la concentration de cortisol. En effet, elles ne permettent pas de conclure que les effets, autant principaux que d’interaction, du modèle demande-contrôle-soutien expliquent la variation dans les concentrations de cortisol. La consommation de tabac est significativement reliée à la concentration de cortisol salivaire et doit être prise en considération dans les études futures. Par conséquent, ces résultats suggèrent que d’autres recherches sont nécessaires pour comprendre comment les stresseurs du travail s’incorporent à l’individu au niveau physiologique. Des connaissances approfondies de ces associations permettraient de mieux comprendre les associations entre le stress à long terme et les effets sur la santé, c’est-à-dire, comment les tensions au travail affectent la santé mentale à long terme (Karhula et al., 2015).

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,006
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,002

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations0
Publié2015
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