Bibliographic record
Abstract
Être passionné envers son travail : une quête à combler absolument dites-vous ? D’un côté oui, la passion peut nous apporter le bien-être qui est tant recherché. Toutefois, l’autre côté de la médaille nous présente la passion sous un autre jour : dans lequel l’individu passionné est au prise avec différents tourments. La passion pour un travail se définit comme étant une forte inclination pour l’emploi, que le travailleur aime, qui est importante à ses yeux et dans laquelle il investit du temps et de l’énergie. Vallerand et al. (2003; Vallerand & Houlfort, 2003) ont suggéré qu’il existe deux types de passion : une qui est harmonieuse et l’autre obsessive. La passion harmonieuse (PH) pour un travail favorise une adaptation saine ainsi que la satisfaction de besoins intrinsèques au travail. Les individus vivant ce type de passion ont la capacité de contrôler leur désir de faire l’activité passionnante, dans ce cas-ci leur travail, tout en démontrant un niveau d’investissement élevé. À l’inverse les travailleurs avec une passion obsessive (PO) ne peuvent pas contrôler leur pulsion à faire l’activité et doivent travailler, coûte que coûte. Ainsi, la PO pour un travail peut entraîner un mal-être et saper la satisfaction des besoins malgré un niveau d’investissement élevé envers leur emploi.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 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".