Bienveillance et santé mentale en milieu universitaire : retombées d’un cours pour personnes doctorantes
Notice bibliographique
Résumé
Plusieurs études mettent en lumière les enjeux entourant l’état de santé mentale chez les personnes doctorantes. Étonnamment, les initiatives s’adressant à ces personnes étudiantes semblent toutefois peu nombreuses. C’est dans cette perspective qu’a été mis sur pied un cours visant à les outiller à prendre soin de leur santé mentale et de celle de leurs collègues actuels et futurs et à contribuer à l’instauration d'une culture de bienveillance en milieu universitaire. La présente étude a pour objectif de documenter la perception des retombées de ce cours, ainsi que des facteurs facilitants ayant pu contribuer à ces retombées. La collecte de données a été réalisée, auprès de 22 personnes doctorantes, à partir d’un questionnaire et d’un groupe de discussion focalisée. Les résultats indiquent que les personnes participantes perçoivent des retombées positives, tant sur les plans individuel, relationnel et organisationnel. Les résultats laissent entrevoir le potentiel que pourrait avoir la mise en place de telles initiatives pour cette population.
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 | 0,009 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».