Les bienfaits de la compassion envers soi du superviseur sur l’expérience employé
Notice bibliographique
Résumé
La Commission de la santé mentale du Canada (2019) rapporte qu’au cours d’une semaine donnée, 500 000 canadiens ne se rendent pas au travail en raison d’un problème de santé psychologique. Il y a une prise de conscience accrue en ce qui a trait à l’importance de favoriser la santé mentale et le bien-être au travail par les dirigeants et par les superviseurs. Généralement, un niveau élevé de compassion envers soi est associé à de nombreux bienfaits comme une meilleure santé, un bien-être psychologique, une plus grande satisfaction de vie, le bonheur et un sentiment de liberté (Leary et al., 2007). Les recherches scientifiques abondent sur la compassion envers soi mais peu d’études existent sur la compassion envers soi au travail et encore moins sur la compassion envers soi des superviseurs. L’adoption de comportements de compassion envers soi d’un supérieur pourrait inspirer ses employés à l’adoption de comportements similaires et produire des effets positifs dans leur expérience au travail (Wu & Parker, 2017). Cette recherche s’intéresse au lien entre la compassion envers soi du superviseur et la compassion envers soi des membres de son équipe, de la sécurité psychologique et du bien-être psychologique de leurs employés au travail. Elle postule un effet de modération de la qualité des relations entre superviseurs et employés sur le lien entre la compassion envers soi du superviseur et les variables dépendantes (la compassion envers soi de leurs employés, la sécurité psychologique et le bien-être psychologique de leurs employés). À ce jour, les principales recherches sur la compassion envers soi en contexte de travail sont essentiellement axées sur des participants ayant des rôles reliés aux relations d’aide, n’incluant pas une composante hiérarchique, alors que celle-ci sera conduite avec des superviseurs et leurs employés immédiats dans un milieu financier. Les résultats mesurés en recourant aux 212 participants de cette étude ne permettent pas de confirmer les six hypothèses. Comme les employés sont l’un des plus grands atouts d’une entreprise, cette étude apporte une réflexion théorique sur la pratique de la compassion envers soi dans le milieu de travail.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».