Les risques psychosociaux du dirigeant de PME : typologie et échelle de mesure des stresseurs professionnels1
Notice bibliographique
Résumé
Dans une approche multicritères du risque en PME, la santé du chef d’entreprise est rarement abordée. Or, plus l’entreprise est petite, plus son équilibre apparaît lié à celui de son dirigeant. La littérature demeure en particulier exsangue sur les facteurs de risques psychosociaux propres aux travailleurs non subordonnés, les principaux modèles explicatifs demeurant fondés sur les seuls salariés. L’objet de cet article est donc de proposer une première exploration des stresseurs de l’activité du dirigeant de PME. Pour ce faire, une enquête mixte a été conduite auprès de dirigeants de PME françaises (n = 357). Une phase longitudinale a catégorisé sémantiquement leurs événements professionnels perçus comme les plus négatifs. Une phase transversale a ensuite évalué l’intensité de stress associé aux événements vécus durant la phase longitudinale, et leur probabilité d’occurrence. Enfin une classification hiérarchique a été réalisée. Le résultat de cette étude est une typologie de 30 stresseurs du dirigeant de PME, qui se décompose en quatre classes principales. La rigueur méthodologique de cet inventaire de stresseurs le rend utile pour de futures recherches confirmatoires. Elle fournit également aux soignants, et aux dirigeants eux-mêmes, une échelle de mesure des principaux facteurs de risques pour la santé mentale.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».