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Enregistrement W7029888519

L'engagement affectif des employés dans le milieu de la santé examens des effets positifs et négatifs potentiels

2008· dissertation· fr· W7029888519 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2008
Typedissertation
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueWorkplace Health and Well-being
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegal normHistory of sociologyResearch methodology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plusieurs études ont révélé que l'engagement affectif des employés en milieu de travail, surtout lorsque considéré sous l'angle des cibles face auxquelles un employé peut être engagé (organisation, collègues, superviseur, clients, travail, carrière, profession, tâches, syndicat et changement), permettait de prédire l'émergence de comportements efficaces au travail. Dans les écrits scientifiques, il est d'un côté possible de répertorier que l'engagement affectif envers diverses cibles améliore la performance au travail et diminue le stress des employés, et d'un autre côté qu'il est possible qu'un niveau très élevé d'engagement puisse néanmoins entraîner une hausse du risque d'épuisement professionnel. Une manière de concilier ces résultats contradictoires serait de postuler qu'il puisse exister une limite aux bénéfices de l'engagement en milieu de travail. La présente étude a pour but de vérifier cette possibilité en évaluant la nature linéaire ou curvilinéaire des relations entre les diverses cibles d'engagement affectif en milieu de travail et deux résultantes : la performance (attendue et les comportements de citoyenneté organisationnelle - CCO) et l'épuisement professionnel (épuisement émotionnel, cynisme et l'efficacité professionnelle). Au total, 273 employés d'un établissement de santé en soins de longue durée du Québec ont complété le questionnaire. Les résultats des analyses de régression ont effectivement montré l'existence de relations curvilinéaires entre des variables à l'étude. Ces résultats nous amènent donc à considérer sous un nouvel angle les bénéfices d'engagement affectif en milieu de travail.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,279 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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