Coping with Impostor Feelings: Evidence Based Recommendations from a Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective – The negative effects of impostor phenomenon, also called impostor syndrome, include burnout and decreased job satisfaction and have led to an increased interest in addressing this issue in libraries in recent years. While previous research has shown that many librarians experience impostor phenomenon, the experience of coping with these feelings has not been widely studied. The aim of our study was to understand how health sciences librarians cope with impostor phenomenon in the workplace. Methods – We conducted a census of 2125 Medical Library Association members between October and December 2017. An online survey featuring the Harvey Impostor Phenomenon scale and open-ended questions about coping strategies to address impostor phenomenon at work was administered to all eligible participants. We used thematic analysis to explore strategies for addressing impostor phenomenon and one-way analysis of variance (ANOVA) to examine relationships between impostor phenomenon scores and coping strategies. Results – Among 703 survey respondents, 460 participants completed the qualitative portion of the survey (65%). We found that external coping strategies that drew on the help of another person or resource, such as education, support from colleagues, and mentorship, were associated with lower impostor scores and more often rated by participants as effective, while internal strategies like reflection, mindfulness, and recording praise were associated with less effectiveness and a greater likelihood of impostor feelings. Most respondents reported their strategies to be effective, and the use of any strategy appeared to be more effective than not using one at all. Conclusions – This study provides evidence based recommendations for librarians, library leaders, and professional organizations to raise awareness about impostor phenomenon and support our colleagues experiencing these feelings. We attempt to situate our recommendations within the context of potential barriers, such as white supremacy culture, the resilience narrative, and the lack of open communication in library organizations.
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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 | 0,327 | 0,493 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,014 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».