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Record W3164303065 · doi:10.7202/1077075ar

Stress et fatigue chez les éducateurs en centre de réadaptation pour jeunes : influence sur leur recours aux contentions et isolements

2021· article· fr· W3164303065 on OpenAlexaffvenue
Geneviève Franche-Choquette, Camille Roy, Alexandre Dumais, Denis Lafortune, Pierrich Plusquellec, Steve Geoffrion

Bibliographic record

VenueRevue de psychoéducation · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicYouth Substance Use and School Attendance
Canadian institutionsUniversité de MontréalCentre Jeunesse de QuebecInstitut universitaire en santé mentale de MontréalInstitut Universitaire en Santé Mentale de Québec
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.212
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
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 head0.101
GPT teacher head0.385
Teacher spread0.284 · 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; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
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

Citations1
Published2021
Admission routes2
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