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Enregistrement W4394904950 · doi:10.56367/oag-042-11369

A crisis in workplace mental health injuries... And in work itself

2024· article· en· W4394904950 sur OpenAlexaffabout
Mélanie Dufour‐Poirier

Notice bibliographique

RevueOpen Access Government · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthDepression (economics)BurnoutAnxietyWork (physics)PsychologyOccupational safety and healthEpiphenomenonPublic healthPsychiatryPolitical scienceSociologyPublic relationsMedicineNursingClinical psychologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A crisis in workplace mental health injuries... And in work itself Dr Mélanie Dufour-Poirier, Associate Professor at the University of Montreal’s School of Industrial Relations, discusses opportunities to safeguard employees’ mental health injuries and wellbeing through union involvement. Well before the COVID-19 pandemic and the widespread requirement for telework, mental health injuries in the workplace (e.g., chronic stress, anxiety, depression, burnout and, in the worst cases, suicide) increased throughout the world. The acute rise in these problems is now considered the epiphenomenon of a global social and societal crisis, not to mention a major public health concern. That every year in Canada, on average, five hundred thousand workers are not at work due to mental health issues is testament to this. From that perspective, more and more research (including ours) shows the existence of a close correlation between how work is conceived, designed, organized and carried out and the prevalence of mental health problems in workplaces.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,301
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,103
Tête enseignante GPT0,546
Écart entre enseignants0,443 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2024
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