Santé psychologique des producteurs agricoles du Québec : déterminants et mécanismes opératoires
Bibliographic record
Abstract
Plus que jamais, les récents changements survenus dans le monde de l’agriculture causent du tort à ses travailleurs. Les producteurs agricoles québécois sont maintenant surreprésentés face à la population générale par rapport à certaines statistiques peu rassurantes quant à leur santé psychologique. Plusieurs études ont, par le passé, mis en exergue que diverses caractéristiques du travail agricole pouvaient être néfastes pour la santé psychologique des travailleurs de ce secteur. Toutefois, du chemin reste à faire pour tenter de mieux comprendre la manière par laquelle ces éléments affectent leur bien-être et leur détresse psychologiques. Conséquemment, ce mémoire doctoral vise, d’une part, à valider les relations entre certains facteurs du travail spécifiques et la santé psychologique des agriculteurs et, d’autre part, à offrir un début d’explication concernant le processus par lequel cette dernière est influencée. Pour y arriver, une étude empirique, présentée dans les prochaines pages sous forme d’article scientifique, a été menée. Ainsi, un partenariat conclu avec les Producteurs de lait du Québec a permis de recueillir un échantillon de 456 producteurs laitiers québécois. Des analyses de modélisation par équations structurelles permettent de conclure que la charge de travail, l’autonomie, la solitude au travail et les obligations légales sont reliées au bien-être et à la détresse psychologiques en passant par la fatigue chronique. Les difficultés financières, quant à elles, sont reliées au bien-être et à la détresse sans toutefois passer par la fatigue. Enfin, les conclusions de ce mémoire doctoral représentent des avancées pertinentes tant pour la théorie que pour la pratique. D’un côté, elles permettent de mieux comprendre comment la santé psychologique des agriculteurs se module. Bien que plusieurs auteurs s’y étaient déjà intéressés, cette étude va plus loin en proposant un modèle explicatif du bien-être et de la détresse des producteurs agricoles. Les connaissances générées pourront ainsi servir de tremplin afin d’articuler de futures recherches sur le sujet. D’un autre côté, les résultats pourront aussi avoir des retombées sur le terrain. Plus précisément, ils permettent d’envisager de nouvelles perspectives d’intervention, notamment en posant des actions visant à prévenir ou à diminuer la fatigue chronique ressentie par les agriculteurs, et ce, dans l’optique de protéger leur santé psychologique.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".