The Art of Staying Engaged: The Role of Personal Resources in the Mental Well-Being of Young Veterinary Professionals
Notice bibliographique
Résumé
Health care professionals perceive transitions (e.g., from university to professional practice) to be challenging and stressful. The aim of the present research was to identify person-related characteristics that, in addition to work-related aspects, affect the mental well-being and performance of recently graduated veterinary professionals, and to reach a greater understanding of the role of personal resources in mental health and well-being. Based on the Job Demands-Resources (JD-R) model, a questionnaire measuring work engagement as well as burnout and its potential predictors was developed and distributed to 1,760 veterinarians who graduated in the Netherlands between 1999 and 2009 (response rate 41%, of which 73% were females). An intervention aiming at increasing personal resources was evaluated using qualitative and quantitative methods. The intervention was designed so that participants could set their own learning objectives toward which they could work during a yearlong multimodular program. The results show that gender and the number of years after graduation have a small effect on exhaustion resulting in 16% of the veterinarians (18% for females) meeting the criteria for burnout in the first 5 years after graduation. Thirteen percent of respondents could be classified as being highly engaged. While burnout resulted mostly from job characteristics (demands and resources), work engagement resulted mostly from job resources and personal resources. Personal resources appear to have an important mediating and initiating role in work engagement and performance. Self-reported ratings of reflective behavior, proactive behavior, and self-efficacy were significantly increased after a yearlong resources development program. Practical implications are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».