Création et évaluation d'un bref programme d'amélioration des capacités empathiques auprès de futurs intervenants en relation d'aide
Notice bibliographique
Résumé
Les intervenants seraient parmi les professionnels les plus à risque d'épuisement professionnel. Il est attendu des professionnels en relation d'aide qu'ils montrent de l'empathie envers leurs clients, qui sont souvent en difficultés. Cette empathie pourrait dans certains cas constituer un facteur de risque d'épuisement. Un individu ayant de bonnes capacités d'empathie serait plus enclin à être contaminé par le stress des autres. Cette contagion émotionnelle peut être bénéfique si celui qui la reçoit sait comment gérer cette émotion. Lorsqu’un intervenant perd le contrôle de la contagion émotionnelle, il en résulte une détresse empathique. Le développement de la précision interpersonnelle émotionnelle (PIÉ), c'est-à-dire la capacité à identifier les émotions des autres avec exactitude à partir de leur non verbal, pourrait être un moyen de freiner la détresse empathique. Le but de ce projet est la création et l'évaluation, avec un devis expérimental, d'un programme d'amélioration de la PIÉ auprès d'une cinquantaine d'étudiantes et étudiants en psychoéducation à l'Université de Montréal. Les objectifs de l’étude étaient d’évaluer si le programme permettait une amélioration de la PIÉ, tout en augmentant l’empathie et en diminuant le stress. Les participants ont été répartis dans l’un des trois groupes expérimentaux, l’un passant le programme AVATAR, l’autre le programme TERA et le troisième étant un groupe contrôle. Les résultats indiquent que seul le programme TERA montre une amélioration de la PIÉ, uniquement pour un des instruments utilisés. Il n’y a pas eu d’effets significatifs pour les autres variables à l’étude, soit l’empathie et le stress. Les résultats doivent cependant être pris avec prudence considérant le faible nombre de participants et la nature des programmes d’entraînement.
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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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.
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 ».