Démarche d’intervention sur l’organisation du travail afin d’agir sur les problèmes de santé mentale au travail
Bibliographic record
Abstract
Les problèmes de santé mentale au travail représentent actuellement un problème de santé publique et économique majeur. Bien que le caractère pathogène de certaines dimensions de l’organisation du travail sur la santé mentale ait été largement documenté, la recherche portant sur l’identification de stratégies efficaces pour réduire ces contraintes est peu développée. Prenant appui sur un cadre d’intervention d’une démarche participative sur l’organisation du travail, un groupe d’intervenants et de chercheurs en santé mentale au travail a expérimenté à plusieurs reprises la démarche proposée, en y intégrant un processus d’évaluation en continu. Chaque étape de la démarche a été revue en considérant les actions et les méthodes utilisées et ce, en tenant compte de l’expérience des intervenants et des observations faites dans les interventions en cours. Ce qui a été appris à partir des expériences menées dans les milieux de travail et à partir de la littérature a été utilisé pour modifier, améliorer ou préciser la démarche d’intervention. Cet article présente en détail chacune des étapes d’une démarche d’intervention préventive en santé mentale au travail, telle que revue par un processus d’expérimentation et d’évaluation en continu.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.028 | 0.029 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.003 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.002 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".