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Enregistrement W6980598291

Cocktails explosifs et technostress : une analyse de profils à risque d’épuisement professionnel

2022· other· fr· W6980598291 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2022
Typeother
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTechnostressResilience (materials science)Capital (architecture)Psychological resilienceWorkgroup
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’omniprésence des TICS en milieux de travail a radicalement transformé l’organisation tout en favorisant l’émergence de risques psychosociaux soit le technostress. Cette incapacité de l’individu à s’adapter aux technologies informatiques en milieu organisationnel constitue un risque supplémentaire pour la santé de certains professionnels et un enjeu organisationnel, quant à l’efficacité du capital humain d’une organisation. En concomitance avec les stresseurs typiquement associés au milieu de travail, le technostress s’ajoute aux problèmes de santé psychologique tel que l’épuisement professionnel, tout en y contribuant. Particulièrement dans le milieu juridique, on rapporte un état d’épuisement émotionnel et mental résultant de l’évolution constante de la technologie et des exigences de la profession qui en découle. Fondé sur les modèles explicatifs du stress psychologique sur l’approche transactionnelle, le cadre conceptuel de l’étude prévoit d’examiner les antécédents du technostress qui exacerbe l’épuisement professionnel. Dans ce cadre, les questions de recherche étudiées sont : existe-t-il des cocktails explosifs de conditions, de travail et hors travail, susceptibles de contribuer à exacerber le technostress? Si oui, quelles sont ces conditions et quel est le lien qui les unit au technostress et à l’épuisement professionnel chez les juristes canadiens? L’objectif de l’étude est d’identifier les profils de conditions de travail et hors travail qui exacerbent l’épuisement professionnel par le technostress. Face au contexte sociétal de transformations numériques et de télétravail imposé, les résultats permettront d’aiguiller les interventions réalisées auprès de juristes qui correspondent aux profils identifiés. À partir des données tirées d’une étude quantitative réalisée auprès de juristes canadiens (n=5 771), l’affiche présente les résultats préliminaires de la recherche. Le recours aux analyses de segmentation et de médiation permet de cerner ces cocktails explosifs de conditions susceptibles de contribuer à exacerber le technostress et conduire à l’épuisement professionnel.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,001

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,230 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2022
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