Contribution du stress et de l’alexithymie au bonheur des enseignants
Bibliographic record
Abstract
La poursuite du bonheur a été de tout temps une quête existentielle. Parmi les multiples origines identifiées de cet état, certains considèrent le stress comme un déterminant de la variabilité du bonheur individuel. L’hypothèse alexithymie-stress (alexithymia-stress hypothesis) s’avère ainsi une avenue prometteuse pour élucider la dynamique qu’entretient le stress avec le bien-être et le bonheur, hypothèse s’inscrivant dans la foulée du paradigme de la psychologie positive en comportement organisationnel. L’objectif principal de cette étude est d’explorer les rouages entre le stress, l’alexithymie et le bonheur. Pour ce faire, 420 enseignants ont complété un questionnaire autoadministré. Les résultats des analyses permettent d’observer que le bonheur est davantage déterminé par le stress au travail que par le stress dans la vie. De plus, il est possible de constater que l’alexithymie est autant un déterminant du bonheur qu’un modérateur du lien unissant le stress au bonheur. Finalement, il n’est pas possible d’identifier un antagonisme formel entre les variables à l’étude laissant présager que la dynamique relationnelle est linéaire.
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 | 0.001 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".