Psychosocial Resources in Health Care Systems
Notice bibliographique
Résumé
Jobs and organizations are changing more and more rapidly. These changes go along with increasing demands, job insecurity, and feelings of stress and overload. Although all economic sectors are confronted with such drastic changes and negative consequences, this book shows that there are of a special nature in the human service industry. However, at the same time, many changes also pose challenges and produce resources that may cause learning, growth, and development. In addition to the more traditional view that focuses on the negative effects of organizational change, this book also emphasizes the potential positive aspects. Since 1985 the European Network of Organizational Psychologists (ENOP) has initiated a series of conferences in the field of health care. The IX conference took place in October 2005 in Dresden. Traditionally, job stress factors and mental health have been the main topics in earlier conferences but since the turn of the century a positive approach emerged that focused on resources instead of demands and on well-being instead of stress. Therefore, the Dresden conference focused on “Psychological Resources in Human Service Work”. This volume includes 15 contributions from authors of 9 countries from Europe and Canada. The contributions are structured in three sections. The first section includes chapters about work conditions and organizational changes in human service work, especially in nurses and teachers. The second section deals with organizational and emotional stress factors, and well-being. The final section includes chapters about knowledge work in health care and competence training.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,001 |
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 ».