Création et évaluation d'un bref programme d'amélioration des capacités empathiques auprès de futurs intervenants en relation d'aide
Bibliographic record
Abstract
Les intervenants seraient parmi les professionnels les plus à risque d'épuisement professionnel. Il est attendu des professionnels en relation d'aide qu'ils montrent de l'empathie envers leurs clients, qui sont souvent en difficultés. Cette empathie pourrait dans certains cas constituer un facteur de risque d'épuisement. Un individu ayant de bonnes capacités d'empathie serait plus enclin à être contaminé par le stress des autres. Cette contagion émotionnelle peut être bénéfique si celui qui la reçoit sait comment gérer cette émotion. Lorsqu’un intervenant perd le contrôle de la contagion émotionnelle, il en résulte une détresse empathique. Le développement de la précision interpersonnelle émotionnelle (PIÉ), c'est-à-dire la capacité à identifier les émotions des autres avec exactitude à partir de leur non verbal, pourrait être un moyen de freiner la détresse empathique. Le but de ce projet est la création et l'évaluation, avec un devis expérimental, d'un programme d'amélioration de la PIÉ auprès d'une cinquantaine d'étudiantes et étudiants en psychoéducation à l'Université de Montréal. Les objectifs de l’étude étaient d’évaluer si le programme permettait une amélioration de la PIÉ, tout en augmentant l’empathie et en diminuant le stress. Les participants ont été répartis dans l’un des trois groupes expérimentaux, l’un passant le programme AVATAR, l’autre le programme TERA et le troisième étant un groupe contrôle. Les résultats indiquent que seul le programme TERA montre une amélioration de la PIÉ, uniquement pour un des instruments utilisés. Il n’y a pas eu d’effets significatifs pour les autres variables à l’étude, soit l’empathie et le stress. Les résultats doivent cependant être pris avec prudence considérant le faible nombre de participants et la nature des programmes d’entraînement.
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 | 0.006 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".