MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4401032088 · doi:10.1177/00221856241265273

Ironclad work overload: Prevention of psychosocial hazards among union counsellors in Quebec

2024· article· en· W4401032088 sur OpenAlexaffabout
Mélanie Lefrançois, Mélanie Trottier

Notice bibliographique

RevueJournal of Industrial Relations · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueWorkplace Health and Well-being
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychosocialWorkloadPsychologyWork (physics)Interpersonal communicationApplied psychologyNursingSocial psychologyClinical psychologyMedicineEngineeringManagementPsychiatryEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The role of labour union staffers-as-workers, crucial to the functioning of a union, involves a growing number of increasingly complex demands and requirements. A Quebec union concerned about the health of its members, union counsellors employed by another union, commissioned a study of a prominent psychosocial risk factor: work overload. A case study based on a mixed exploratory participatory design (qual→QUAN; 25 semi-structured interviews, 82 questionnaires) identified individual, interpersonal and organisational determinants, consequences, strategies and possible solutions for the prevention of work overload. The study specifies the workload associated with certain tasks, which are perceived as being more demanding both quantitatively and emotionally. High emotional exhaustion and poor work-life balance underline the urgency of preventing overload. The results point to solutions that mitigate collateral impacts and adopt approaches differentiated by sex/gender, career stage and work-life situation. These reflections on the prevention of a type of psychosocial hazard in trade union action emphasise the importance of understanding the components of workload, and may apply to other professional jobs involving care functions and the management of complex cases.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche
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 enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,349 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Industrial RelationsMême sujetWorkplace Health and Well-beingTravaux en français237 207