Santé psychologique des producteurs agricoles du Québec : déterminants et mécanismes opératoires
Notice bibliographique
Résumé
Plus que jamais, les récents changements survenus dans le monde de l’agriculture causent du tort à ses travailleurs. Les producteurs agricoles québécois sont maintenant surreprésentés face à la population générale par rapport à certaines statistiques peu rassurantes quant à leur santé psychologique. Plusieurs études ont, par le passé, mis en exergue que diverses caractéristiques du travail agricole pouvaient être néfastes pour la santé psychologique des travailleurs de ce secteur. Toutefois, du chemin reste à faire pour tenter de mieux comprendre la manière par laquelle ces éléments affectent leur bien-être et leur détresse psychologiques. Conséquemment, ce mémoire doctoral vise, d’une part, à valider les relations entre certains facteurs du travail spécifiques et la santé psychologique des agriculteurs et, d’autre part, à offrir un début d’explication concernant le processus par lequel cette dernière est influencée. Pour y arriver, une étude empirique, présentée dans les prochaines pages sous forme d’article scientifique, a été menée. Ainsi, un partenariat conclu avec les Producteurs de lait du Québec a permis de recueillir un échantillon de 456 producteurs laitiers québécois. Des analyses de modélisation par équations structurelles permettent de conclure que la charge de travail, l’autonomie, la solitude au travail et les obligations légales sont reliées au bien-être et à la détresse psychologiques en passant par la fatigue chronique. Les difficultés financières, quant à elles, sont reliées au bien-être et à la détresse sans toutefois passer par la fatigue. Enfin, les conclusions de ce mémoire doctoral représentent des avancées pertinentes tant pour la théorie que pour la pratique. D’un côté, elles permettent de mieux comprendre comment la santé psychologique des agriculteurs se module. Bien que plusieurs auteurs s’y étaient déjà intéressés, cette étude va plus loin en proposant un modèle explicatif du bien-être et de la détresse des producteurs agricoles. Les connaissances générées pourront ainsi servir de tremplin afin d’articuler de futures recherches sur le sujet. D’un autre côté, les résultats pourront aussi avoir des retombées sur le terrain. Plus précisément, ils permettent d’envisager de nouvelles perspectives d’intervention, notamment en posant des actions visant à prévenir ou à diminuer la fatigue chronique ressentie par les agriculteurs, et ce, dans l’optique de protéger leur santé psychologique.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 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 ».