Les déterminants de l'épuisement professionnel et des troubles musculosquelettiques et leur cooccurrence chez les policiers
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire est rédigé dans le cadre d’une recherche multidisciplinaire visant à développer de meilleurs outils d’intervention et politiques en santé mentale au travail. L’objectif principal de cette étude était de cibler les déterminants de l’épuisement professionnel et des troubles musculosquelettiques et leur cooccurrence chez une population policière. Un échantillon de 410 policiers du Service de Police de Montréal (SPVM) a été sondé à l’aide d’un questionnaire basé sur des outils standardisés en santé mentale au travail. Les conditions organisationnelles, variables indépendantes de cette étude, ont été identifiées à partir de modèles théoriques validés.\nL’analyse segmentée de chacun des grands concepts (latitude décisionnelle, soutien social au travail, demandes, justice distributive et sur engagement) révèle que l’effet des conditions organisationnelles ne se manifeste pas également sur chacune des trois dimensions de l’épuisement professionnel (l’épuisement émotionnel, le cynisme et l’efficacité professionnelle). De plus, on observe que les trois formes de récompenses de justice distributive tirées du modèle « Déséquilibre-Efforts-Récompenses » (Siegrist, 1996) ne sont pas distribuées également selon les dimensions de l’épuisement professionnel. Selon nos données, la justice distributive d’estime de soi et le sur engagement s’avèrent significatifs dans tous les cas en regard des dimensions de l’épuisement professionnel et de son indice global. \nFinalement, nos résultats révèlent que la justice distributive d’estime de soi a un lien significatif sur la cooccurrence de l’épuisement professionnel et des troubles musculosquelettiques. Par contre, on note que des outils de recherche plus spécifiques permettraient une analyse approfondie de l’effet des conditions organisationnelles sur les troubles musculosquelettiques et sur l’effet de cooccurrence entre les deux problèmes à 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 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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 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) | 0.012 | 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".