La dégradation du bien-être au travail en EHPAD : une analyse par le concept de contrat psychologique et le modèle Exigences-Ressources
Bibliographic record
Abstract
Les établissements d’hébergement pour personnes âgées dépendantes (EHPAD) connaissent de profondes mutations liées aux réformes successives qui visent à optimiser les dépenses et à améliorer la qualité de la prise en soins des résidents. Les changements induits par ces réformes semblent générer du stress, de l’épuisement et du mal-être au travail. Cette recherche entend précisément étudier la dégradation du bien-être au travail en EHPAD à travers le modèle exigences-ressources du travail et le concept de contrat psychologique. Les 18 entretiens semi-directifs et le focus group réalisés dans un EHPAD à but-non lucratif montrent que les interactions entre l’intensité des exigences du travail liées notamment à l’altération des relations sociales et à des dysfonctionnements organisationnels, et la disponibilité et l’usage des ressources du travail conduisent tous les acteurs de l’EHPAD à percevoir une perturbation négative de leur contrat psychologique relationnel. La réparation de ce contrat nécessiterait la mobilisation des ressources sociales et énergétiques comme le soutien social de la hiérarchie et des collègues de travail.
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 | 0.004 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".