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Record W3083804031 · doi:10.4000/pistes.6687

Rôle de la conciliation des sphères de vie dans la prédiction de l’intention de départ chez les sapeurs-pompiers volontaires français

2020· article· fr· W3083804031 on OpenAlexvenueno aff
Marina Burakova, Aline Duperthuy, Anaïs Martin

Bibliographic record

VenuePerspectives interdisciplinaires sur le travail et la santé · 2020
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicPsychology of Social Influence
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Alors que l’on constate ces dernières années un taux de départ en constante augmentation chez les sapeurs-pompiers volontaires, différentes études voient le jour concernant ses antécédents. Cependant, encore peu semblent s’intéresser à l’impact de la conciliation des sphères de vie chez les volontaires d’autant plus susceptibles d’être exposés à un déséquilibre. La présente étude avait pour but de proposer un modèle de prédiction de l’intention de départ des sapeurs-pompiers volontaires français, en articulant cette problématique avec celle de la conciliation des sphères de vie. Afin d’atteindre cet objectif, un recueil de données a été réalisé auprès de 183 sapeurs-pompiers volontaires d’un SDIS (Service départemental d’incendie et de secours) français. La modélisation en équations structurales en variables latentes a permis de confirmer que les déséquilibres des sphères de vie relatifs à la tension et au temps ont des effets sur l’intention de départ du volontaire. Cet effet doit être différencié pour les deux formes de déséquilibre : 1) l’effet du déséquilibre relatif à la tension sur l’intention de départ est médiatisé d’abord par l’épuisement et ensuite par la satisfaction à l’égard de l’activité de sapeur-pompier volontaire ; 2) l’effet du déséquilibre relatif au temps sur l’intention de départ est direct. Les résultats de l’étude, ainsi que les éventuelles pistes d’action sont discutés.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.569
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.011
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.020
GPT teacher head0.349
Teacher spread0.329 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations2
Published2020
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