Changement organisationnel et déterminants du stress : Etude exploratoire du stress perçu par les infirmiers de l'hôpital DS au Maroc
Bibliographic record
Abstract
Un système de soin performant répondant aux enjeux de santé publique tout en optimisant les dépenses est un enjeu partagé par de nombreux pays. Pour atteindre cet objectif, une remise à plat des systèmes de santé publique a conduit à des changements techniques, économiques, organisationnels et sanitaires. Cet article présente une étude sur la perception du stress des infirmiers dans un contexte de changement organisationnel. Le stress étant peu étudié dans le contexte marocain, nous avons choisi d’y situer notre étude. Dans un premier temps, avec la revue de littérature, plusieurs modèles théoriques explicatifs du stress sont présentés qui mettent en évidence que le changement organisationnel fait partie des sources de stress. Nous présentons une étude qualitative exploratoire conduite sur un échantillon de 25 infirmiers. Le corpus d’enquête traité au moyen du logiciel d’analyse de données textuelles Alceste met en évidence quatre classes d’énoncés représentatifs groupés autour de deux axes permettant des discussions. En conclusion, des pistes de recherche pertinentes dans le contexte hospitalier marocain seront envisagées.
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 | 0.008 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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.
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".