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Enregistrement W1589551616 · doi:10.1108/mrjiam-05-2013-0506

Exploring the causes, symptoms and health consequences of joint and inverse states of work engagement and burnout

2014· article· en· W1589551616 sur OpenAlexafffund
Scott Moodie, Simón L. Dolan, Roland Burke

Notice bibliographique

RevueManagement Research The Journal of the Iberoamerican Academy of Management · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare professionals’ stress and burnout
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesAgència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de RecercaYork University
Mots-clésBurnoutModerationWork engagementPsychologyLogistic regressionSocial psychologyMental healthVariance (accounting)Clinical psychologyMedicineWork (physics)PsychiatryBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose – The purpose of this research is to explore the relationship between the positive and negative psychological states of work (i.e. engagement and burnout, respectively) and their effects on an individual’s mental and physical health. This study analyzes their separate and joint manifestations. In total, 2,094 nurses were segmented into quadrants that represent a 50/50 median split on both engagement and burnout. The four resulting quadrants were then examined in a series of analyses including logistic regression and ANOVA. Design/methodology/approach – This is a cross-sectional study based on a very large survey (> 2,000 people) in Spain. Data were collected from nurses in collaboration with the official nurses corporations in half a dozen provinces in Spain. Data were analyzed in stages which included zero-item correlations and ANOVA to determine their independence and suitability for predicting states of engagement and burnout. This was followed by a series of binary logistic regression analyses. Findings – The findings suggested that engagement and burnout were generally inversely related (67 per cent of the sample) which is the conventional wisdom in this regard, but 33 per cent of the sample manifested concurrently at either extreme. Burnout was chiefly driven by work demands, as both quadrants of low burnout had lower demands and both quadrants of high burnout had higher demands. Engagement was primarily driven by resources and affinity. Social support acted independently (perhaps as a moderator) by aligning with states of burnout. Worker health was primarily driven by burnout, wherein both states of low burnout exhibited better health and both states of high burnout exhibited poorer health. Originality/value – Much of the current research on this topic considers engagement and burnout to be linear dimensions and focuses on building structural models of the precise relationships between variables. That approach is to be encouraged, but there is also a need to jointly deconstruct dimensions and relationships in a tactile manner that can inform future structural models. The secondary benefit of this approach is that these findings can be submitted directly to managers to provide an easily understood approach for assessments and interventions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,722
Score d'incertitude au seuil0,855

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,295
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,162 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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