Bienveillance et santé mentale en milieu universitaire : retombées d’un cours pour personnes doctorantes
Bibliographic record
Abstract
Plusieurs études mettent en lumière les enjeux entourant l’état de santé mentale chez les personnes doctorantes. Étonnamment, les initiatives s’adressant à ces personnes étudiantes semblent toutefois peu nombreuses. C’est dans cette perspective qu’a été mis sur pied un cours visant à les outiller à prendre soin de leur santé mentale et de celle de leurs collègues actuels et futurs et à contribuer à l’instauration d'une culture de bienveillance en milieu universitaire. La présente étude a pour objectif de documenter la perception des retombées de ce cours, ainsi que des facteurs facilitants ayant pu contribuer à ces retombées. La collecte de données a été réalisée, auprès de 22 personnes doctorantes, à partir d’un questionnaire et d’un groupe de discussion focalisée. Les résultats indiquent que les personnes participantes perçoivent des retombées positives, tant sur les plans individuel, relationnel et organisationnel. Les résultats laissent entrevoir le potentiel que pourrait avoir la mise en place de telles initiatives pour cette population.
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 | 0.009 | 0.036 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
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".