Analyse de la situation d’emploi, du conflit travail-famille et de l’évolution de la qualité de vie reliée à la santé pendant la pandémie de COVID-19 au Québec
Bibliographic record
Abstract
La pandémie de COVID-19 a été un choc conjoncturel qui a surpris le monde entier. Face à la rapide propagation du virus, les autorités ont dû mettre en place des mesures de restrictions pour gérer la crise sanitaire. Au Québec, comme partout ailleurs, ces mesures n’ont pas été sans conséquences sur la vie des populations. Cette étude vise à analyser la situation d’emploi, le conflit travail-famille, ainsi que l’évolution de la qualité de vie reliée à la santé des québécois pendant la pandémie de COVID-19, en particulier à la suite des épisodes de confinements. Les données d’une série de sept enquêtes ont été utilisées pour les besoins de l’étude. Ces données contiennent l’historique d’emploi, la productivité au travail, l’état psychologique, le conflit travail-famille, ainsi que la qualité de vie reliée à la santé, en plus de données socio-démographiques, collectées sur une période allant de janvier 2020 à mars 2022. Les résultats montrent un effet négatif des confinements successifs sur la situation d’emploi avec un niveau d’emploi suivant une trajectoire non monotone en fonction des différentes mesures prises durant cette période. De même, les données montrent une qualité de vie reliée à la santé inférieure pour les individus avec emploi comparativement aux individus sans-emploi en ce qui concerne la santé mentale. Quant au conflit travail-famille, il n’a pas d’effet significatif sur le changement d’emploi mais les individus avec un emploi plus stable sont davantage confrontés au conflit travail-famille.
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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".