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Enregistrement W2991447761 · doi:10.5539/gjhs.v11n14p58

Occupational Stress and Burnout Prevalence Among Agricultural Education Lecturers in Nigerian Universities

2019· article· en· W2991447761 sur OpenAlexvenueno aff
Francis Madueke Onu, Benedicta Anene Omeje, Cajethan U. Ugwuoke, Felicia N. Ezebuiro, Lilian U. Ekenta, Regina N. Mgbenka, Clara U. Nwankwo, Frederick C. Onah, C. U. Nwachukwu, Godwin E. Eze, Theresa C. Omeje, Uchenna S. Ekwueme, Evelyn N. Odo, Emeka Ogbonna, Francisca N. Arokwu

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare professionals’ stress and burnout
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkloadBurnoutData collectionOccupational stressDescriptive statisticsPsychological interventionAgricultureDescriptive researchCross-sectional studyPsychologyPopulationSurvey researchMedicineEnvironmental healthMedical educationClinical psychologyNursingApplied psychologyGeographySocial scienceManagementSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Occupational Stress and Burnout has become a serious challenge to Lecturers in recent time due to increased job and family role conflicts and student's population explosion resulting in more workload on the side of the lecturers. This study aimed to investigate occupational stress and burnout prevalence among agricultural education lecturers in Nigerian universities. The study adopted a cross-sectional survey research design and was conducted in Nigerian universities. A self- structured questionnaire was used as an instrument for data collection. Descriptive and inferential statistics were used to analyze the data collected. The results indicated the presence of occupational burnout in the studied sample. The study, therefore, recommended further investigations on the appropriate preventive measures and equally supports some research findings on the importance of developing interventions or therapies to reduce existing problems.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,379 · 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'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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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