Environnement de travail, symptômes dépressifs et sentiment de désespoir : étude auprès de salariés
Bibliographic record
Abstract
En France, le suicide est considéré comme un problème de santé publique majeur depuis les années 1990. Au même moment, plusieurs auteurs ont commencé à souligner un accroissement de suicides dont la cause serait majoritairement liée au travail. Cependant, peu d’études empiriques ont été déployées. Cette étude analyse les liens éventuels entre des facteurs cliniques (symptômes dépressifs, sentiment de désespoir) et des éléments de l’environnement de travail, aux niveaux des caractéristiques du travail (i.e., latitude décisionnelle, soutien social au travail, efforts, récompenses), des relations (harcèlement moral au travail) et des facteurs psychologiques reliés au travail (satisfaction des besoins fondamentaux au travail, épuisement professionnel). Les données, récoltées au moyen d’un questionnaire auto-administré auprès de salariés de différents secteurs d’activité, ont mis en évidence des liens entre d’une part, des symptômes dépressifs et d’autre part, de faibles récompenses extrinsèques, un surinvestissement, des actes pouvant relever d’un harcèlement moral au travail et un épuisement émotionnel. De plus, des liens ont été relevés entre d’une part, un sentiment de désespoir et d’autre part, des efforts élevés, de faibles récompenses intrinsèques, une faible satisfaction du besoin de compétences au travail et un faible sentiment d’accomplissement personnel au travail. Les résultats invitent à considérer ces facteurs comme des pistes à privilégier dans un environnement de travail pour prévenir la santé mentale et le suicide.
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".