La conciliation travail-famille : au-delà des mesures à offrir, une culture à mettre en place
Bibliographic record
Abstract
Résumé Les répercussions du conflit travail-famille sur la santé mentale des employés sont considérables : troubles de l’humeur, anxiété, stress, dépression, épuisement professionnel, etc. Que peuvent faire les organisations pour mieux soutenir leur personnel en matière de conciliation travail-famille? Offrir des mesures organisationnelles de conciliation travail-famille est un pas dans la bonne direction. Il s’agit alors de revoir les pratiques en matière de congés, d’aménagements du temps et du lieu de travail, de soutien à la famille, d’avantages sociaux et de mesures de santé et de bien-être. Mais ces mesures ne seront efficaces que si elles sont intégrées à une véritable culture de gestion favorable à la conciliation travail-famille. Cet article décrit des types de culture organisationnelle qui nuisent à la conciliation travail-famille. Il propose en outre une liste de questions visant à apprécier jusqu’à quel point la culture d’une organisation va dans le sens de la conciliation travail-famille. Puis, il présente les sept étapes d’une démarche organisationnelle visant à faciliter l’éclosion d’une culture permettant la conciliation travail-famille : reconnaître la nécessité d’un changement culturel en matière de conciliation travail-famille; poser un diagnostic culturel en cette matière; établir des objectifs de changement culturel; explorer des solutions possibles et déterminer celles qui seront testées; établir un plan d’action; passer à l’action; évaluer les 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 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 | 0.005 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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".