Conflit travail-famille, dépression et épuisement professionnel : lâinfluence du temps consacré aux rôles professionnel et familial
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire s’intéresse à la centralité des rôles via le temps consacré au rôle professionnel et au rôle familial qui interviennent dans deux principales relations. Premièrement, le temps consacré à la famille intervient entre le conflit travail → famille et la dépression et deuxièmement le temps consacré au travail s’immisce dans la relation présente entre le conflit famille → travail et l’épuisement professionnel.\n\nLes données pour effectuer cette recherche sont celles de l’Équipe de recherche sur le travail et la santé mentale (ERTSM). L’échantillon est composé de 410 employés du Service de Police de la Ville de Montréal (SPVM).\n\nLes résultats des analyses de régression ont confirmé le rôle modérateur du temps consacré au rôle familial dans la relation entre le conflit travail → famille et la dépression. Par contre, le rôle modérateur du temps consacré au rôle professionnel intervenant entre le conflit famille → travail et l’épuisement professionnel est infirmé. Des analyses complémentaires permettent toutefois de trouver une différence entre les hommes et les femmes au niveau de l’association entre le conflit famille → travail et l’épuisement professionnel avec le temps consacré au rôle 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 | 0.004 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 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".