Beyond stress reduction: A conceptual model of intrapersonal transformation through mindfulness interventions
Notice bibliographique
Résumé
Mindfulness-based programs are becoming increasingly common in workplace settings as a means to manage worker stress and enhance resilience.The healthcare sector has been an early-adopter of mindfulness as a means to mitigate workers’ exposure to trauma and high levels of stress, which can result in fatigue, burnout and sub-optimal patient care. In spite of the avalanche of new empirical and theoretical studies of mindfulness programs published over the past ten years, there remains a relative dearth of high-quality qualitative research describing the process and outcomes of programs from the perspective of participants, including their longitudinal impacts. This paper describes qualitative findings of an evaluation of two workplace mindfulness programs involving over 190 healthcare workers, using pre- and post-intervention qualitative surveys as well as focus groups. The study explores participant experiences, described in their own words, and the impact of these programs one year after completion. We draw on the stories gathered from participants to craft an inductive model of mindfulness and its impacts on the lives of novice practitioners. Using metaphor as a method to elucidate this model, we describe the transformative impacts of mindfulness for workers, including impacts on stress, resilience, insight and well-being.We also discuss how qualitative research methods can inform efforts to enhance the quality and evaluate the impact of mindfulness programs in the workplace.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,020 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».