MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2488757378 · doi:10.1002/wps.20311

Understanding the burnout experience: recent research and its implications for psychiatry

2016· article· en· W2488757378 sur OpenAlexaff
Christina Maslach, Michael P. Leiter

Notice bibliographique

RevueWorld Psychiatry · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare professionals’ stress and burnout
Établissements canadiensAcadia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBurnoutMedicinePsychological interventionMental healthStressorPsychiatryPsychologyClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The experience of burnout has been the focus of much research during the past few decades. Measures have been developed, as have various theoretical models, and research studies from many countries have contributed to a better understanding of the causes and consequences of this occupationally-specific dysphoria. The majority of this work has focused on human service occupations, and particularly health care. Research on the burnout experience for psychiatrists mirrors much of the broader literature, in terms of both sources and outcomes of burnout. But it has also identified some of the unique stressors that mental health professionals face when they are dealing with especially difficult or violent clients. Current issues of particular relevance for psychiatry include the links between burnout and mental illness, the attempts to redefine burnout as simply exhaustion, and the relative dearth of evaluative research on potential interventions to treat and/or prevent burnout. Given that the treatment goal for burnout is usually to enable people to return to their job, and to be successful in their work, psychiatry could make an important contribution by identifying the treatment strategies that would be most effective in achieving that goal.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0020,011
Communication savante0,0070,011
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,375
Tête enseignante GPT0,535
Écart entre enseignants0,160 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations3 813
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWorld PsychiatryMême sujetHealthcare professionals’ stress and burnoutTravaux en français237 207