Contributions of psychological needs, self-compassion, leisure-time exercise, and achievement goals to academic engagement and exhaustion in Canadian medical students
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To investigate the contributions of psychological needs (autonomy, competence, and relatedness) and coping strategies (self-compassion, leisure-time exercise, and achievement goals) to engagement and exhaustion in Canadian medical students. METHODS: This was an observational study. Two hundred undergraduate medical students participated in the study: 60.4% were female, 95.4% were 20-29 years old, and 23.0% were in year 1, 30.0% in year 2, 21.0% in year 3, and 26.0% in year 4. Students completed an online survey with measures of engagement and exhaustion from the Oldenburg Burnout Inventory-student version; autonomy, competence, and relatedness from the Basic Psychological Needs Scale; self-compassion from the Self-Compassion Scale-short form; leisure-time exercise from the Godin Leisure-Time Exercise Questionnaire; and mastery approach, mastery avoidance, performance approach, and performance avoidance goals from the Achievement Goals Instrument. Descriptive and inferential analyses were performed. RESULTS: The need for competence was the strongest predictor of student engagement (β= 0.35, P= 0.000) and exhaustion (β= -0.33, P= 0.000). Students who endorsed mastery approach goals (β= 0.21, P= 0.005) and who were more self-compassionate (β= 0.13, P= 0.050) reported greater engagement with their medical studies. Students who were less self-compassionate (β= -0.32, P= 0.000), who exercised less (β= -0.12, P= 0.044), and who endorsed mastery avoidance goals (β= 0.22, P= 0.003) reported greater exhaustion from their studies. Students' gender (β= 0.18, P= 0.005) and year in medical school (β= -0.18, P= 0.004) were related to engagement, but not to exhaustion. CONCLUSION: Supporting students' need for competence and raising students' awareness of self-compassion, leisure-time exercise, and mastery approach goals may help protect students from burnout-related exhaustion and enhance their engagement with their medical school studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,023 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».