Confiance organisationnelle du personnel soignant durant la pandémie de COVID-19
Bibliographic record
Abstract
Cet article examine la confiance organisationnelle du personnel soignant au Québec durant la pandémie de COVID-19. Posant cette confiance comme une condition de la résilience du système québécois de santé et des services sociaux et s’appuyant sur des données collectées au moyen d’un questionnaire et d’entretiens individuels et de groupe auprès de membres du personnel soignant entre 2021 et 2022, il vise plus spécifiquement à documenter l’état de la confiance et son évolution un an après le début de la pandémie et à comprendre les facteurs affectant cette confiance. Trois dimensions de la confiance organisationnelle sont examinées : envers l’employeur, les supérieurs immédiats et les collègues de travail. Les résultats montrent une diminution significative de la confiance envers l’employeur et les supérieurs immédiats par rapport à la situation qui prévalait avant le début de la pandémie, principalement due à une mauvaise gestion des ressources humaines, une communication inefficace et un manque de reconnaissance. La confiance envers les collègues, bien que légèrement diminuée, est restée relativement forte. L’article discute des résultats à la lumière d’autres travaux sur le sujet et de la récente réforme adoptée par le Gouvernement du Québec, la loi 15, qui a donné lieu à la création de Santé 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 | 0.003 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".