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Enregistrement W2794131523 · doi:10.1080/19338244.2018.1448355

Medical specialty choice and well-being at work: Physician's personality as a moderator

2018· article· en· W2794131523 sur OpenAlexaff
Sari Mullola, Christian Hakulinen, Justin Presseau, Markus Jokela, Jukka Vänskä, Tiina Paunio, Marko Elovainio

Notice bibliographique

RevueArchives of Environmental & Occupational Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare professionals’ stress and burnout
Établissements canadiensOttawa Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute for Occupational Safety and HealthSouthwest Center for Occupational and Environmental HealthCenters for Disease Control and PreventionKoneen SäätiöAcademy of Finland
Mots-clésAgreeablenessConscientiousnessBig Five personality traitsExtraversion and introversionPersonalityOpenness to experienceHierarchical structure of the Big FiveNeuroticismPsychologyClinical psychologySpecialtyPersonality Assessment InventoryModerationAlternative five model of personalityPsychiatrySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examined whether physicians' personality traits moderate the association between medical specialty and well-being at work. Nationally representative sample of Finnish physicians (n = 2,815; 65% women; aged 25–72 years in 2015) was used. Personality was assessed with the shortened Big Five Inventory. Indicators of well-being at work were measured with scales from Work Ability Index, General Health Questionnaire, Jenkins' Sleep Problems Scale and Suicidal Ideation. Higher extraversion, openness to experience and agreeableness showed as personality traits beneficial for higher well-being at work among person-oriented specialties whereas higher conscientiousness but lower openness and agreeableness showed as personality traits beneficial for higher well-being at work among technique-oriented specialties. The role of neuroticism remains minor in general. Physicians' personality traits may moderate the association between medical specialty and well-being at work.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,370 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations17
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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