Understanding individual resilience in the workplace: the international collaboration of workforce resilience model
Notice bibliographique
Résumé
When not managed effectively, high levels of workplace stress can lead to several negative personal and performance outcomes. Some professional groups work in highly stressful settings and are therefore particularly at risk of conditions such as anxiety, depression, secondary traumatic stress, and burnout. However, some individuals are less affected by workplace stress and the associated negative outcomes. Such individuals have been described as "resilient." A number of studies have found relationships between levels of individual resilience and specific negative outcomes such as burnout and compassion fatigue. However, because psychological resilience is a multi-dimensional construct it is necessary to more clearly delineate it from other related and overlapping constructs. The creation of a testable theoretical model of individual workforce resilience, which includes both stable traits (e.g., neuroticism) as well as more malleable intrapersonal factors (e.g., coping style), enables information to be derived that can eventually inform interventions aimed at enhancing individual resilience in the workplace. The purpose of this paper is to introduce a new theoretical model of individual workforce resilience that includes several intrapersonal constructs known to be central in the appraisal of and response to stressors and that also overlap with the construct of psychological resilience. We propose a model in which psychological resilience is hypothesized to mediate the relationship between neuroticism, mindfulness, self-efficacy, coping, and psychological adjustment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».