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Record W7039249627

L’effet de l’autocompassion sur la relation entre l’autostigmatisation liée à la demande d’aide psychologique et l’utilisation des services d’aide psychologique chez les policier(ère)s

2022· other· fr· W7039249627 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2022
Typeother
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicDigital Humanities and Scholarship
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPopulationResearch methodologyContext (archaeology)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans l’exercice de leur profession, les policier(ère)s sont exposé(e)s un niveau de stress considérable. Celui-ci a un impact reconnu sur leur santé psychologique. Or, la documentation montre que cette population ne fait pas facilement appel à des services d’aide psychologique, et ce, même lorsqu’un besoin est présent. Parmi les barrières identifiées à l’utilisation des services d’aide psychologique chez les policier(ère)s, l’autostigmatisation liée à la demande d’aide psychologique apparaît comme un obstacle significatif à cette démarche. Dans l’optique de mieux comprendre les facteurs personnels qui peuvent moduler l’autostigmatisation et faciliter la demande d’aide psychologique chez les policier(ère)s, cette recherche s’intéresse plus particulièrement à la variable de l’autocompassion. L’objectif général de cette étude est de mieux comprendre l’effet de deux facteurs pouvant contraindre ou favoriser la demande d’aide psychologique auprès d’un échantillon de policier(ère)s québécois(es). Deux objectifs spécifiques découlent de celui-ci. Un premier objectif est de vérifier le lien entre l’autostigmatisation et la demande d’aide psychologique auprès de l’échantillon de policier(ère)s participant. Un second objectif est de vérifier si l’autocompassion a un effet modérateur sur la relation entre l’autostigmatisation liée à la demande d’aide et la demande d’aide psychologique. Les participants d’un échantillon composé de 507 policier(ère)s du Service de Police de la Ville de Montréal ont répondu à des questionnaires sur l’autostigmatisation liée à la demande d’aide psychologique, sur l’autocompassion et sur l’expérience de consultation. Pour répondre au premier objectif, des analyses de corrélations ont été menées. Pour répondre au deuxième objectif, un modèle de modération a été testé, suivi de modèles de régression logistique et linéaire afin de mieux comprendre les relations entre les diverses variables. Les résultats soutiennent l’idée que l’autostigmatisation liée à la demande d’aide représente une barrière à la consultation psychologique. Par ailleurs, l’autocompassion n’apparaît pas comme un modérateur de la relation entre l’autostigmatisation liée à la demande d’aide et la consultation psychologique. De plus, les résultats révèlent plutôt une relation inversée entre l’autocompassion et la consultation psychologique, indiquant que plus les policier(ère)s rapportent de l’autocompassion, moins ils font appel aux services d’aide psychologique. Pour comprendre ces résultats, le rôle de l’autocompassion comme possible stratégie d’adaptation est discuté. Cette étude contribue à mieux comprendre l’effet de deux facteurs influençant l’utilisation des services d’aide psychologique. En guise de retombées pratiques, quelques pistes d’intervention sont suggérées afin d’agir sur l’autostigmatisation liée à la demande d’aide et favoriser le développement de plus de l’autocompassion chez les policier(ère)s.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.015
Threshold uncertainty score0.051

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.025
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0150.001

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.

Opus teacher head0.023
GPT teacher head0.223
Teacher spread0.199 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2022
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