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Enregistrement W4220813285 · doi:10.24095/hpcdp.42.3.04f

Les défis auxquels ont fait face les membres de l’Équipe de la Défense du Canada au début de la pandémie : principales conclusions du sondage de l’Équipe de la Défense sur la COVID-19

2022· article· fr· W4220813285 sur OpenAlexaffvenueabout
Jennifer E. C. Lee, Irina Goldenberg, Ann-Renée Blais, Caitlin Comeau, Carina Daugherty, Eva Guérin, Christine Frank, Manon Mireille LeBlanc, Jennifer M. Peach, Keith Pearce, Kerry Sudom, Zhigang Wang

Notice bibliographique

RevuePromotion de la santé et prévention des maladies chroniques au Canada · 2022
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare professionals’ stress and burnout
Établissements canadiensStatistics Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction En raison des répercussions sans précédent de la COVID-19, il est nécessaire de réaliser des études visant à évaluer les défis et les facteurs de stress liés à la pandémie. Cette étude avait pour but d’évaluer les principales préoccupations et le bien-être général des membres de l’Équipe de la Défense du Canada, que ce soit le personnel militaire des Forces armées canadiennes ou les employés de la fonction publique du ministère de la Défense nationale (MDN). Méthodologie Le sondage de l’Équipe de la Défense sur la COVID-19 a été soumis par voie électronique au personnel de l’Équipe de la Défense en avril et mai 2020, et 13 688 membres de la Force régulière, 5 985 membres de la Force de réserve et 7 487 employés civils de la fonction publique du MDN y ont répondu. Outre le recueil de données sociodémographiques, le sondage visait à évaluer les modalités de travail, les préoccupations liées à la pandémie, le bien-être général et le soutien social et organisationnel. Des données pondérées ont été utilisées dans toutes les analyses (pour garantir une juste représentation des différents groupes). Résultats La majorité des répondants travaillaient depuis leur domicile et une petite minorité n’était pas en mesure de travailler en raison des restrictions. Les principales préoccupations parmi les nombreuses préoccupations communes à une proportion importante de répondants étaient liées à la santé et au bien-être de leurs proches. La majorité des répondants ont déclaré avoir reçu d’une manière générale un soutien de la part de leur conjoint(e), de leur famille, de leurs superviseurs, de leurs amis, de leurs collègues et de leurs enfants. La moitié du personnel civil du ministère de la Défense nationale et un tiers du personnel militaire ont fait état d’une détérioration de leur santé mentale. Les femmes, les répondants plus jeunes, les répondants ayant des personnes à charge et, dans certains cas, les célibataires sans enfants risquaient davantage un faible degré de bien-être. Conclusion La pandémie a eu des effets négatifs sur une grande partie du personnel de l’Équipe de la Défense. Lors de futures crises, les dirigeants d’organismes devraient fournir un soutien accru aux groupes les plus exposés et aux superviseurs, qui sont très bien placés pour soutenir les employés en période difficile.

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)0,019
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 enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,289

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,348 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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