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Record W4416357636 · doi:10.7202/1121400ar

Du stigmate à l’évitement des personnes avec un trouble mental

2025· article· fr· W4416357636 on OpenAlexaffvenue
Sonia Laberon, Donatienne Desmette, Marc Corbière

Bibliographic record

VenueSanté mentale au Québec · 2025
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicDisability Education and Employment
Canadian institutionsInstitut Universitaire en Santé Mentale de QuébecUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsMental healthIdentity (music)Quantitative methodology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Objectifs La stigmatisation des personnes avec un trouble mental perdure et leur retour au travail (RaT) ou accès à l’emploi reste complexe. Ces stéréotypes négatifs sont souvent internalisés par les personnes concernées au point qu’ils s’autostigmatisent. La littérature montre que les secteurs médical et entrepreneurial entretiennent de nombreux préjugés et appréhensions à leur égard. En revanche, les milieux de la réadaptation et de l’accompagnement vers l’emploi, qui côtoient fréquemment ces personnes et utilisent les approches du rétablissement, manifestent moins de résistances. Bien que la stigmatisation de ces publics soit relativement bien documentée, peu d’études se sont consacrées à différencier les représentations des acteurs responsables de la mise en oeuvre de leur retour et réintégration au travail. Cette étude vise à identifier et comparer les tendances de ces acteurs à stigmatiser les personnes avec un trouble de mental ainsi que leurs intentions d’inclusion professionnelle. Méthode Dans le cadre de l’enquête internationale de la communauté de pratiques en santé mentale et travail (CoP-SMT), les données ont été collectées par le biais d’une enquête quantitative en ligne auprès de 586 acteurs du retour et de la réinsertion au travail. Quatre systèmes d’acteurs ont été identifiés, ceux de la santé, de l’entreprise, de l’accompagnement vers l’emploi et des personnes avec un trouble mental en absence maladie ou en recherche d’emploi. Le questionnaire comporte une échelle de stigmatisation à 2 facteurs (fardeau organisationnel perçu et émotions négatives) et une mesure d’intention d’inclusion professionnelle à 3 indicateurs (évitement, paternalisme et collaboration). Des analyses factorielles et de cohérence interne ont validé les qualités psychométriques de ces mesures. Des analyses de variances avec comparaisons à posteriori ont permis de comparer les réponses des catégories de 20 acteurs ou plus, soit un échantillon réduit à 473 participants. Résultats Les résultats mettent en évidence un effet significatif du système d’acteurs sur la stigmatisation et l’intention d’inclusion professionnelle. Ils révèlent que les acteurs qui interviennent en amont de l’emploi (réadaptation et accompagnement vers l’emploi) sont moins enclins à stigmatiser et plus ouverts à inclure les personnes en retour ou en réinsertion au travail que les acteurs qui interviennent dans l’entreprise (hiérarchie, collègues et médecins/infirmier(ère)s du travail). Ils montrent aussi la persistance de l’autostigmatisation des personnes avec un trouble de la santé mentale en retour comme en réinsertion au travail. Conclusion Pour éclairer les résultats, la question de l’expérience de côtoiement et d’inclusion dans le milieu de travail ordinaire des personnes ayant un trouble mental est abordée à la lumière du rôle des différents acteurs. La connaissance, les orientations conceptuelles autour de la santé mentale et le travail collaboratif en pluridisciplinarité sont suggérés comme leviers antistigmatisation. Des perspectives de recherche et des recommandations sont formulées sur cette base.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.024
Threshold uncertainty score0.048

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.022
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0040.008
Scholarly communication0.0040.004
Open science0.0010.006
Research integrity0.0010.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.001

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.

Opus teacher head0.023
GPT teacher head0.318
Teacher spread0.295 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

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Published2025
Admission routes2
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