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Record W1479869860

Épuisement professionnel : facteurs facilitant et entravant le retour au travail

2009· article· fr· W1479869860 on OpenAlexaboutno aff
Sophie Kane

Bibliographic record

VenueArchipelago (Université du Québec à Montréal) · 2009
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicOccupational Health and Safety Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le monde du travail est en constant changement. Aujourd'hui, les exigences du travail, ainsi qu'un rythme effréné augmentent la présence de stresseurs organisationnels. Ceux-ci ont souvent pour conséquence certains problèmes de santé mentale, notamment la détresse psychologique et l'épuisement professionnel. Certaines professions, de part la nature de leur travail, notamment les professionnels en relation d'aide et les enseignants, sont plus à risque de développer des symptômes associés à l'épuisement professionnel. Les personnes dont on prescrit un arrêt de travail pour épuisement professionnel doivent éventuellement reprendre leurs activités professionnelles. Peu d'études s'intéressent au retour au travail à la suite d'un épuisement professionnel. En effet, les recherches portent davantage sur le retour au travail à la suite d'une lésion physique ou suite à un problème de santé mentale indifférencié. Or, comment organiser ce retour au travail? L'objectif de ce mémoire est donc de comprendre le phénomène du retour au travail suite à un épuisement professionnel auprès d'une population d'enseignants et de professionnels en éducation. Le second but de ce mémoire est d'identifier les facteurs organisationnels facilitant et entravant le retour au travail, puisqu'il existe peu d'études s'étant intéressées à ce sujet. Cette étude prend la forme d'une recherche qualitative exploratoire par l'entremise de dix entrevues semi-structurées en face à face effectuées auprès d'enseignants et de professionnels en éducation de niveau primaire et secondaire. La moitié des participants à cette étude était de retour au travail au moment de l'entretien et la seconde moitié était en arrêt de travail. Ces enseignants et professionnels en éducation proviennent de trois commissions scolaires de la grande région de Montréal; la Commission scolaire des Affluents, la Commission scolaire de la Pointe de l'Ile et la Commission scolaire des Patriotes. L'analyse des discours recueillis a permis de dégager certains constats associés à l'organisation du retour au travail à la suite d'un arrêt de maladie pour épuisement professionnel. Ainsi, les facteurs facilitant le retour au travail sont associés, à une personne en charge des dossiers des personnes en arrêt de travail, à la participation des enseignants et professionnels en éducation en arrêt de travail, à la planification du retour au travail, à la présence de soutien de la direction de l'établissement scolaire et à un programme de modification du travail. Les éléments entravant le retour au travail sont attribuables principalement, au manque d'information, de concertation et de participation des enseignant ou des professionnels en éducation, aux nombreuses affectations et au fait de ne pas remplacer les professionnels en éducation lors de leur arrêt de travail ou lors du retour progressif. En conclusion, le retour au travail est peu encadré auprès des commissions scolaires et ce à travers les différents établissements. Les gestionnaires des ressources humaines devraient aborder le retour au travail à la suite d'un épuisement professionnel de façon particulière par la mise en place de pratiques associées aux facteurs le favorisant. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Retour au travail, Épuisement professionnel, Enseignants, Professionnels en éducation.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.020
Threshold uncertainty score0.055

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.008
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0040.004
Scholarly communication0.0050.004
Open science0.0010.003
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0160.002

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.030
GPT teacher head0.293
Teacher spread0.262 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations1
Published2009
Admission routes1
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