Discrimination liée à l’âge et burnout : des effets différenciés selon l’âge à travers la perspective temporelle future professionnelle
Notice bibliographique
Résumé
La discrimination liée à l’âge est un facteur de risque susceptible de conduire au burnout, en particulier chez les travailleurs âgés (Volpone & Avery, 2013). Cependant, peu d’études se sont attachées à examiner les processus explicatifs des effets de la discrimination liée à l’âge sur le burnout. Cette recherche analyse les effets de la discrimination liée à l’âge sur le burnout à travers la perspective temporelle future au travail (Zacher & Frese, 2009), selon l’âge des travailleurs. Une étude cross-sectionnelle par questionnaire en ligne a été menée auprès de 231 travailleurs tout venants. Les résultats mettent en évidence que la discrimination liée à l’âge est positivement associée au burnout chez les travailleurs âgés mais pas chez les travailleurs jeunes, à travers la réduction de leur perspective temporelle future professionnelle. Il apparaît en outre que les travailleurs d’âge médian sont également affectés par la discrimination liée à l’âge via la réduction de leur perspective temporelle future, posant la question des effets de la menace identitaire liée à l’appartenance future stigmatisée. Enfin, les résultats contribuent aux études récentes utilisant le Burnout Assement Tool (BAT, Schaufeli et al., 2020) comme outil de mesure du burnout. Des pistes de recommandation sont proposées pour lutter contre la discrimination liée à l’âge et prévenir le burnout.
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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».