Le type d'horaires de travail et la détresse psychologique chez le personnel soignant
Bibliographic record
Abstract
La détresse psychologique paraît se proliférer de plus en plus dans le milieu de travail. Plusieurs recherches ont démontré que l'organisation du travail est une première source de problèmes de santé mentale. Ce qui a engendré sa remise en question. Karasek (1979) et Bourbonnais (1998) ont démontré, à travers leurs études, l'existence d'un lien important entre la demande psychologique au travail et le niveau de détresse psychologique. Le temps accordé au travail peut, lui aussi, être à la base de la détresse psychologique chez l'individu, surtout quand ce dernier se retrouve dans une situation de conflit travail-famille (Major, V.S. & al., 2002). Frone & al. (1992), quant à eux, ont démontré la relation entre le conflit travail-famille et le niveau de détresse psychologique. Toutefois, peu de recherches mettent en relation le type d'horaires de travail et la détresse psychologique. Nous visons, par la présente recherche, à cerner cette relation chez le personnel soignant où la population est majoritairement féminine (91% sont des femmes). Nous tentons aussi de vérifier si certains co-facteurs modifient l'association entre le type d'horaires de travail et la détresse psychologique Cette étude s'inscrit dans le cadre d'une vaste recherche longitudinale menée par Renée Bourbonnais auprès du personnel soignant travaillant dans différents CHSLD de la région de Québec.
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| 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) | 0.008 | 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".