Des pratiques de travail « hyperperformatives » : le regard des intervenant.e.s du secteur de la santé et des services sociaux
Bibliographic record
Abstract
Dans un contexte de grands changements sociaux, qui bouleversent à la fois les milieux de pratique et toutes les catégories professionnelles qui interviennent dans les organisations sociosanitaires, une étude qualitative, de nature descriptive et exploratoire, s’est appliquée à mieux comprendre les éléments relatifs aux conditions de travail qui sont liés à la souffrance au travail d’intervenant.e.s professionnels.les du secteur de la santé et des services sociaux en Abitibi-Témiscamingue. Cette étude prend appui sur la psychodynamique du travail (Dejours, 2015) et la sociologie clinique du travail (De Gaulejac et Hanique, 2015). L’analyse des données issues d’entretiens semi-dirigés met en lumière des enjeux des pratiques relationnelles de gestion et du collectif de travail, ainsi qu’une pression grandissante à la performance qui contraints les intervenant.e.s à adopter un discours axé sur la quantité en raison des normes organisationnelles intériorisées. Il ressort que la souffrance au travail est dynamique et subit l’inter-influence de nombreux facteurs relevant de l’environnement de travail immédiat des participant.e.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 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 | 0.008 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".