Stress et fatigue chez les éducateurs en centre de réadaptation pour jeunes : influence sur leur recours aux contentions et isolements
Bibliographic record
Abstract
Les mesures de contention et d’isolement (MCI) en centre de réadaptation pour jeunes en difficultés sont controversées et employées sur une base régulière. Bien que l’utilisation des MCI soit balisée par des lois, le stress ou la fatigue de l’éducateur est susceptible de teinter le processus décisionnel menant à leur application. Considérant les effets iatrogènes physiques et psychologiques pour le jeune et l’intervenant liés à cette pratique, il est pertinent d’approfondir la recherche à ce sujet. L’objectif de cette étude longitudinale prospective est d’examiner les liens associatifs entre le niveau de stress perçu, de fatigue aiguë, de fatigue chronique ainsi que la récupération des éducateurs et leurs recours aux contentions et isolements. Les 155 éducateurs composant l’échantillon final ont rempli des questionnaires à huit reprises sur une base hebdomadaire. Les données ont fait l’objet d’analyses en décalage croisé. Aucune des hypothèses n’a été confirmée. Les résultats ont toutefois révélé que le stress de l’éducateur était associé négativement aux MCI au temps subséquent. De plus, l’utilisation de MCI était associée positivement avec la fatigue aigüe, négativement avec la récupération et positivement à une utilisation de MCI dans les semaines suivantes.
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 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".