Instruments de mesure et voies thérapeutiques du burn-out : la responsabilité sociale court-circuitée
Bibliographic record
Abstract
Alors qu’il est demeuré jusqu’aux années 1980 le propre des milieux professionnels axés sur le relationnel et le soin, on considère aujourd’hui que le burn-out peut toucher l’ensemble des travailleurs, quel que soit le contenu de leur activité productive. Comment rendre compte de l’importance du retentissement que connaît cette pathologie aujourd’hui? L’objectif du présent article est double. À partir de l’étude de trois de ces principaux instruments de mesure — modèle de Maslach et Jackson, modèle de Siegrist et modèle de Karasek —, il s’agira d’abord de mettre en lumière à quel point les facteurs psychosociaux mobilisés par ces modèles pour appréhender le burn-out et en estimer la prévalence, loin de représenter des besoins psychologiques fondamentaux, sont davantage le reflet des injonctions et contraintes qui caractérisent l’expérience du travail contemporain. De même, alors que ces facteurs psychosociaux ne sauraient être du seul ressort de l’individu, l’article cherchera à montrer que les interventions pratiquées auprès des personnes « à risque » ou « en processus » de burn-out s’en tiennent la plupart du temps au seul périmètre de la psychologie et de la responsabilité individuelles.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.017 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".