Développement et validation de l'échelle de mesure du climat de santé mentale
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire a comme objectif de vérifier la validité de construit et la cohérence interne d’une nouvelle échelle de mesure du climat de santé mentale. Il vise également à observer la validité concomitante en fonction des associations entre les dimensions du climat de santé mentale et les dimensions de l’épuisement professionnel et le bien-être. Le concept du climat de santé mentale ainsi que son échelle de mesure ont été développés par l’Équipe de Recherche sur le Travail et la Santé Mentale. Le climat de santé mentale est considéré comme une ressource importante pour les travailleurs pour qu’ils puissent faire face aux difficultés qui se présentent dans leurs milieux de travail. Le climat de santé mentale se définit comme étant les perceptions partagées des politiques, procédures et pratiques organisationnelles qui témoignent d’une préoccupation pour le stress et la santé mentale au travail. Afin de valider cette nouvelle échelle de mesure, nous avons utilisé les données primaires de 410 civils et policiers du Service de Police de la Ville de Montréal (SPVM). L’analyse des résultats indique que l’échelle initiale à dix items mérite d’être retravaillée. Nous avons donc fait quelques modifications à cette échelle pour proposer une échelle de mesure du climat de santé mentale à huit items ou une échelle courte à trois items. Les résultats font ressortir l’importance du rôle des gestionnaires à assurer un climat de santé mentale positif au sein de leur organisation.
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 | 0.057 | 0.122 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.003 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".