Les coûts des troubles mentaux en milieu de travail peuvent-ils être réduits ?
Bibliographic record
Abstract
Le Forum économique mondial estime que, d’ici 2030, les coûts mondiaux des troubles mentaux devraient atteindre six mille milliards de dollars ; environ deux tiers de ces coûts seront attribués à la perte de productivité liée à l’incapacité. Cet article bref, examine les facteurs liés aux coûts de la maladie mentale en milieu de travail, identifie certains des éléments du milieu de travail qui pourraient être ciblés pour réduire les coûts et examine des exemples de types d’interventions en milieu de travail qui peuvent réduire les coûts. Il existe au moins deux approches principales pour réduire les coûts relatifs aux troubles mentaux en milieu de travail. La première vise à réduire la prévalence des troubles mentaux chez les travailleurs ainsi que l’incidence des absences maladie. La seconde approche est de permettre un plus grand accès aux traitements requis. Ensemble, ces approches permettraient de réduire les coûts de façon significative, notamment en créant un climat de soutien et de solidarité dans les milieux de travail.
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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.002 |
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".