Mental Health in Organizations: Theoretical Analysis and Proposal of the Author’s Concept of STEP-Method of Supporting Mental Well-Being of Employees
Notice bibliographique
Résumé
This article examines the theoretical underpinnings of mental health in organizations and proposes the author’s STEP Method—Strategy, Training, Engagement, and Prevention—as an integrated framework for promoting employee well-being. The discussion begins with an overview of contemporary definitions and classifications of mental health, highlighting the continuum from flourishing to diagnosed mental disorders. It then addresses key organizational factors such as leadership style, stigma reduction, and psychosocial interventions, underscoring the impact of mental health on absenteeism, presenteeism, and turnover. Drawing on current research and best practices, the article demonstrates how the STEP Method situates mental health initiatives within a broader corporate strategy. By embedding training modules for both leaders and employees, fostering continuous engagement, and prioritizing prevention, STEP offers a holistic approach that extends beyond traditional individual-level solutions (eg, Employee Assistance Programs). It is argued that this structured, systemic orientation not only mitigates work-related stressors but also cultivates a supportive culture in which employees are empowered to seek help proactively. The author concludes that STEP may serve as a cornerstone for building resilient, adaptable organizations well-positioned to address evolving mental health challenges.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».