The Effect of Personality on Occupational Stress in Veterinary Surgeons
Notice bibliographique
Résumé
Statistics show that veterinary surgeons are in one of the professions with the highest suicide rates. This indicates the sector has significant well-being issues, with high levels of occupational stress and burnout. Previous research has focused on environmental factors in isolation, overlooking the influence of personality. This study aimed to establish that personality is a better predictor of occupational stress than environment. UK veterinary surgeons (n=311) completed an online survey composed of three questionnaires; the NEO Five-Factor Inventory, the Maslach Burnout Inventory, and the Job Stress Survey. Multiple regression analysis revealed that personality is a better predictor of occupational stress than environment (p<.001). Neuroticism is the trait that significantly predicts occupational stress (p<.001), and the components of neuroticism that contribute the most to stress are depression (p=.002) and anger hostility (p=.005). Demographic factors such as the number of years the veterinarian has been qualified acted as a mediator between depression and occupational stress (p<.001), and as a moderator between personal accomplishments and occupational stress (p=.028). Overall findings suggest that newly qualified veterinarians are at greater risk of suffering from high levels of occupational stress than those well established in the profession, and that veterinarians with higher levels of depression and anger hostility are likely to experience greater levels of occupational stress. Implications highlight the need for greater awareness of potentially susceptible personality traits in the veterinary admissions process. This would allow for the identification of those at risk and the implementation of interventions.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».