Analyse communicationnelle de l'épuisement professionnel (burnout) chez les travailleurs et travailleuses du domaine des communications-marketing au Québec
Bibliographic record
Abstract
Selon les résultats des principales études menées sur l'épuisement professionnel (ÉP) (burnout), les caractéristiques d'emploi de l'industrie des communications-marketing feraient de cette industrie, un domaine à risque. Nous avons voulu travailler à l'établissement de la prévalence de ce syndrome au sein de cette industrie. Notre étude a été réalisée à l'été 2006 en collaboration avec le Bénévolat d'entraide aux communicateurs (BEC) de Montréal auprès d'un échantillon volontaire de 536 personnes. Un nouvel indice d'ÉP a été développé et les travailleurs et travailleuses ont été regroupés selon trois niveaux d'ÉP (bas, moyen, élevé). Selon notre indice, les résultats indiquent que plus de la moitié de la population présente un indice d'ÉP moyen et que 5,4 % de la population se trouve en état d'ÉP élevé. Différents facteurs associés à ces niveaux d'ÉP ont été identifiés et analysés selon une approche communicationnelle. Le soutien, la charge de travail et la reconnaissance figurent parmi les trois principales priorités d'amélioration au travail des individus ayant participé à l'étude. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Épuisement professionnel, Burnout, Stress, Communication-marketing, Approche communicationnelle.
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 | 0.004 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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".