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Enregistrement W3097690651 · doi:10.5430/ijhe.v9n8p100

Stress Resistance of Personality in the Conditions of Development of Professional Activity

2020· article· en· W3097690651 sur OpenAlexvenueno aff
Ramil R. Khayrutdinov, Flera Gabdulbarovna Mukhametzyanova, Tatyana Bashkireva, Anastasia Bashkireva, Alexander Morozov

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Higher Education · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychology of Development and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKazan Federal University
Mots-clésPersonalityResistance (ecology)PsychologyAdaptation (eye)Context (archaeology)Social psychologyPsychological adaptationStress (linguistics)Social environmentProfessional developmentDevelopmental psychologyApplied psychologySociologyPedagogyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article discusses the problem of stress resistance of a person in the context of the development of professional activities, for example, students during the examination session. Under the concept of resistance to stress, the biological and psychological characteristics of a living organism considered, allowing it to remain stable under the influence of various factors of the external and internal environment. This concept considered as an integral property of a person necessary for the adaptation of an individual to the influence of environmental factors and professional activity manifested in mental and psychological indicators. The results of the study showed that stress resistance, as a necessary condition for the successful social and psychological adaptation of a person to mastering professional activities in the aspect of synergetic. Accordingly, it is actually predicting professional health and professional longevity of the personality of men and women in connection with an increase in the retirement age as a global social problem.

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)0,003
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,369 · 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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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