Age as a Predictor of Burnout in Russian Public Librarians
Notice bibliographique
Résumé
Objective – Increasing life expectancy leads to an increase in the mean age of the workforce. The aging workforce implies new challenges for management and human resources. Existing findings on relations between age and burnout are controversial and scarce. Also, the problem of burnout amongst library workers in Russia has received little attention from researchers. Methods – The studied sample consisted of 620 public librarians from 166 public libraries of different regions (the Moscow region, Yaroslavl, Chelyabinsk, Novosibirsk, Astrakhan, and Republic of Buryatia) of the Russian Federation, who completed a self-reported online survey. For measuring burnout, a new Burnout Assessment Tool was implemented. To examine the associations of interest, we used structural equation modeling with a group correction approach. In addition, library location, general self-efficacy, and length of employment at the current workplace were utilized as predictors. All statistical analysis was performed in R. Results – Findings confirmed the hypotheses partially and revealed negative links between exhaustion, mental distance, and cognitive control and age, while reduced emotional control did not relate to age. Urban librarians tended to demonstrate higher levels of mental distance and had more significant problems with emotional regulation than their rural counterparts. Also, the non-Moscow region librarians did not demonstrate correlations between age and reduced cognitive control. Moreover, they showed a positive link between age and reduced emotional control. Conclusion – The current paper confirmed some previous results on the negative relations between burnout symptoms and chronological age. The results suggest the existence of higher risks of burnout for younger library workers. Potential mechanisms underlying the resilience of older workers are discussed.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».