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Record W2018819952 · doi:10.3917/rsi.117.0065

La détresse morale vécue par les infirmières : état des connaissances

2014· article· fr· W2018819952 on OpenAlexaff
Claudiane Poisson, Marie Alderson, Chantal Caux, Isabelle Brault

Bibliographic record

VenueRecherche en soins infirmiers · 2014
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicEthics in medical practice
Canadian institutionsUniversité de MontréalMcGill University Health Centre
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPsychologyPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Durant leur carrière, les infirmières de tous les milieux de pratique sont susceptibles de vivre de la détresse morale. Malgré les nombreuses conséquences à court et long terme sur l’organisation de santé, la santé des infirmières, la qualité et la sécurité des soins dispensés aux patients, les actions pour prévenir la détresse morale demeurent encore peu documentées. Cet article a pour but de circonscrire, à travers les écrits, le phénomène de la détresse morale vécue par les infirmières et de proposer des stratégies d’interventions susceptibles de contribuer à la prévenir chez ces dernières. La psychodynamique du travail (PDT) guidera l’ensemble de la réflexion à l’aide des concepts centraux de cette approche, à savoir : la souffrance au travail (en lien avec l’organisation du travail) et les stratégies de défense développées par les infirmières en réaction à la souffrance au travail. Cet article a permis d’identifier, à travers les écrits, les facteurs influençant la détresse morale chez les infirmières et les conséquences qu’elle peut entraîner. Les stratégies d’intervention efficaces susceptibles de la prévenir sont proposées et des pistes d’action sont suggérées pour les organisations et les gestionnaires désireux de réduire, voire de prévenir, la détresse morale chez les infirmières.

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)0.058
metaresearch head score (Gemma)0.188
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMetaresearch, Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.704
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0580.188
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0030.008
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0070.031
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.003

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 head0.438
GPT teacher head0.553
Teacher spread0.116 · 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 designNot applicable
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

Citations8
Published2014
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