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Record W1980389742 · doi:10.3917/th.723.0209

Une analyse des effets de la latitude de décision, de l'épuisement émotionnel et de la satisfaction au travail sur l'absentéisme au sein des unités de soins infirmiers

2009· article· fr· W1980389742 on OpenAlexaff
Christian Vandenberghe, Sabine Stordeur, William D’Hoore

Bibliographic record

VenueLe travail humain · 2009
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicWorkplace Health and Well-being
Canadian institutionsHEC Montréal
Fundersnot available
KeywordsLISRELHumanitiesPolitical sciencePhilosophyMathematicsStructural equation modelingStatistics

Abstract

fetched live from OpenAlex

RÉSUMÉ Nous avons examiné le rôle de la satisfaction au travail, de l’épuisement émotionnel, et de la latitude de décision au travail comme variables prédictives de l’absentéisme au sein des unités de soins infirmiers d’un hôpital universitaire. Des données exploitables furent obtenues auprès de 625 infirmières représentant 51 unités de soins. Nous avons d’abord utilisé la régression logistique écologique, de la forme événements/essais, où un événement est un jour d’absence et un essai un jour de travail à effectuer, pour examiner les données. Dans une modélisation univariée, l’absentéisme était significativement associé à l’épuisement émotionnel, la satisfaction au travail, et la latitude de décision au travail. Cependant, en régression multiple logistique, l’épuisement émotionnel n’était plus associé à l’absentéisme, contrairement à la latitude de décision et à la satisfaction au travail. Ces relations furent examinées plus en détail via une analyse des pistes causales par LISREL 8 . 72. Le meilleur modèle fut celui où la latitude de décision et la satisfaction au travail étaient des déterminants directs de l’absentéisme. Nous discutons la portée de ces résultats.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.015
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity
Consensus categoriesResearch integrity
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.207
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0150.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0030.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.038
GPT teacher head0.392
Teacher spread0.354 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

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

Citations26
Published2009
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