L'influence de la culture organisationnelle sur l'épuisement professionnel ; étude comparative entre cols blancs et policiers d'un service de police urbain.
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire élaboré dans le cadre d'une étude plus vaste sur la santé mentale au travail étudie l'effet de la culture organisationnelle ainsi que certains facteurs du travail comme la supervision abusive, la latitude décisionnelle, l'utilisation des compétences, l'autorité décisionnelle, les demandes psychologiques, le soutien social ainsi que l'horaire de travail sur l'épuisement professionnel et ses trois dimensions. Ces facteurs, à l'exception de la culture organisationnelle ont fait l'objet d'études approfondies dans le passé. Ce mémoire se base sur un modèle connu et régulièrement utilisé mesurant l'effet de ces facteurs du travail sur la santé mentale. Ce modèle est communément appelé le modèle demandes-contrôle de Karasek. L'échantillon à l'étude est constitué de 384 policiers et travailleurs cols blancs travaillant pour le service de police de la Ville de Montréal. La récolte des données à été effectuée en 2008 et 2009. \n\nCe mémoire confirme en partie les résultats fréquemment observés dans les études sur le sujet. La supervision abusive, les demandes psychologiques et certains types de culture augmentent le niveau d'épuisement professionnel. D'autres variables comme la latitude décisionnelle et certains autres types de culture organisationnelle réduisent le niveau d'épuisement professionnel.
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 | 0.002 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".