Confinement et risque de burnout des dirigeants propriétaires de PME : le syndrome d’épuisement d’empêchement
Bibliographic record
Abstract
En utilisant l’échelle BMS-10 (burnout measure short, version composée de dix éléments) mesurant le burnout, il est montré que son niveau a augmenté et sa composition a changé chez les dirigeants propriétaires de PME françaises pendant la pandémie de Covid-19. Sept échantillons indépendants de propriétaires de petites entreprises collectés sur une période allant de 2012 à fin avril 2020 (un mois après le début du premier confinement en France) sont étudiés. Avant la pandémie, la hiérarchie des éléments est en grande partie la même avec les sentiments d’être fatigué, d’être déçu et d’en avoir marre qui se positionnent comme les trois plus importants. Pendant la pandémie, une nouvelle hiérarchie émerge, dont les deux éléments les plus importants sont les sentiments d’impuissance et d’être coincé. Cela indique une nouvelle forme d’épuisement d’empêchement. Deux leçons peuvent être tirées. Tout d’abord, les autorités gouvernementales et sanitaires doivent être conscientes du risque d’épuisement professionnel croissant des dirigeants propriétaires de PME pendant la crise de la Covid-19 et, en particulier, lors des épisodes de confinement. Deuxièmement, en supposant qu’un propriétaire de PME peut être confronté à une situation d’incapacité, due à un accident ou à une maladie, les institutions d’assurance maladie devraient être alertées sur la possibilité de mettre en place de nouveaux services d’écoute et d’accompagnement afin d’éviter la détérioration de la santé mentale liée à l’épuisement d’empêchement. Cette évolution semble si grave et spécifique que le terme « syndrome d’épuisement d’empêchement » est proposé.
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 | 0.004 |
| 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 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".