La charge de travail dans le milieu policier québécois en contexte de pandémie de COVID-19
Bibliographic record
Abstract
Cet article vise à identifier, en contexte de pandémie de COVID-19, les contraintes et les ressources présentes dans le quotidien des policiers patrouilleurs et policières patrouilleuses au Québec. À cette fin, des entrevues semi-dirigées ont été conduites en 2020, en mode visioconférence, auprès d’une population (n= 20) d’un service de police de l’une des plus grandes villes québécoises. Les résultats de cette étude ont montré que les contraintes soulevées dans le quotidien de la population policière, comme la transformation du travail, l’ajustement des horaires et la réorganisation des équipes ont des impacts sur leur santé psychologique au travail et sur leur bien-être, à savoir un stress professionnel et des problèmes de conciliation travail-famille. Également, l’étude a conclu que la population à l’étude dispose d’un large éventail de ressources catégorisées en quatre types IGLO (Nielsen et collab., 2017), c’est-à-dire des ressources individuelles (expériences de travail, bagage personnel, formation et compétences et aussi soutien familial), des ressources de groupe (cohésion d’équipe et soutien social), des ressources de leadership (reconnaissance des supérieurs) et des ressources organisationnelles (filtrage des appels). De même, cette étude a montré que les policiers et policières s’appuient sur des stratégies d’adaptation pouvant être individuelles (techniques de travail personnalisées, stratégies défensives) ou des stratégies collectives (entraide entre les équipes). Des limites et des contributions pratiques sont soulignées en conclusion de l’étude.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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 teacher head, 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".