L’effet modérateur du soutien social hors-travail entre les conditions de l’organisation du travail et l’épuisement professionnel chez la main-d’œuvre canadienne
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire s’intéresse à mieux comprendre ce qui influence le développement de l’épuisement professionnel et vise à répondre à deux objectifs. Le premier est de vérifier si le soutien social hors-travail modère la relation entre les différentes conditions de l’organisation de travail et l’épuisement professionnel. Deuxièmement, la présente recherche vise à mieux cerner quelles conditions de l’organisation du travail (utilisation des compétences, autorité décisionnelle, demandes psychologiques, demandes physiques, horaire de travail irrégulier, nombre d’heures travaillées, soutien social des collègues, soutien social des superviseurs, harcèlement, reconnaissance et insécurité d’emploi) influencent directement l’épuisement professionnel. Cette étude est basée sur les données secondaires du premier cycle de l’Étude longitudinale de l’Observatoire sur la Santé et le Mieux-Être au travail (ELOSMET). L’échantillon final est composé de 2385 participants provenant de 90 établissements différents à travers le Canada. Des analyses descriptives, bivariées et multivariées (de type multiniveaux) ont été réalisées afin de répondre aux hypothèses de recherche. Les analyses multiniveaux n’ont pas démontré l’existence d’un effet de modération du soutien social hors-travail pour la relation entre les conditions de l’organisation du travail et l’épuisement professionnel. Aussi, les résultats montrent que le soutien social hors-travail n’influence pas non plus directement l’épuisement professionnel. Toutefois, les analyses multiniveaux montrent que sept des onze conditions de l’organisation du travail s’associent de manière significative à l’épuisement professionnel. L’utilisation des compétences, l’autorité décisionnelle, le soutien social du superviseur et la reconnaissance influencent négativement l’épuisement professionnel, alors que les demandes psychologiques, le harcèlement, et l’insécurité d’emploi l’influencent positivement. Nos résultats indiquent également que certaines de nos variables contrôles s’associent significativement à l’épuisement professionnel, soit le genre, le capital psychologique et le 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 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".