Confinement et risque de burnout des dirigeants propriétaires de PME : le syndrome d’épuisement d’empêchement
Notice bibliographique
Résumé
En utilisant l’échelle BMS-10 (burnout measure short, version composée de dix éléments) mesurant le burnout, il est montré que son niveau a augmenté et sa composition a changé chez les dirigeants propriétaires de PME françaises pendant la pandémie de Covid-19. Sept échantillons indépendants de propriétaires de petites entreprises collectés sur une période allant de 2012 à fin avril 2020 (un mois après le début du premier confinement en France) sont étudiés. Avant la pandémie, la hiérarchie des éléments est en grande partie la même avec les sentiments d’être fatigué, d’être déçu et d’en avoir marre qui se positionnent comme les trois plus importants. Pendant la pandémie, une nouvelle hiérarchie émerge, dont les deux éléments les plus importants sont les sentiments d’impuissance et d’être coincé. Cela indique une nouvelle forme d’épuisement d’empêchement. Deux leçons peuvent être tirées. Tout d’abord, les autorités gouvernementales et sanitaires doivent être conscientes du risque d’épuisement professionnel croissant des dirigeants propriétaires de PME pendant la crise de la Covid-19 et, en particulier, lors des épisodes de confinement. Deuxièmement, en supposant qu’un propriétaire de PME peut être confronté à une situation d’incapacité, due à un accident ou à une maladie, les institutions d’assurance maladie devraient être alertées sur la possibilité de mettre en place de nouveaux services d’écoute et d’accompagnement afin d’éviter la détérioration de la santé mentale liée à l’épuisement d’empêchement. Cette évolution semble si grave et spécifique que le terme « syndrome d’épuisement d’empêchement » est proposé.
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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».