INSPIRED but Tired: How Medical Faculty’s Job Demands and Resources Lead to Engagement, Work-Life Conflict, and Burnout
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Past research shows that physicians experience high ill-being (i.e., work-life conflict, stress, burnout) but also high well-being (i.e., job satisfaction, engagement). OBJECTIVE: To shed light on how medical faculty's experiences of their job demands and job resources might differentially affect their ill-being and their well-being with special attention to the role that the work-life interface plays in these processes. METHODS: Qualitative thematic analysis was used to analyze interviews from 30 medical faculty (19 women, 11 men, average tenure 13.36 years) at a top research hospital in Canada. FINDINGS: Medical faculty's experiences of work-life conflict were severe. Faculty's job demands had coalescing (i.e., interactive) effects on their stress, work-life conflict, and exhaustion. Although supportive job resources (e.g., coworker support) helped to mitigate the negative effects of job demands, stimulating job resources (e.g., challenging work) contributed to greater work-life conflict, stress, and exhaustion. Thus, for these medical faculty job resources play a dual-role for work-life conflict. Moreover, although faculty experienced high emotional exhaustion, they did not experience the other components of burnout (i.e., reduced self-efficacy, and depersonalization). Some faculty engaged in cognitive reappraisal strategies to mitigate their experiences of work-life conflict and its harmful consequences. CONCLUSION: This study suggests that the precise nature and effects of job demands and job resources may be more complex than current research suggests. Hospital leadership should work to lessen unnecessary job demands, increase supportive job resources, recognize all aspects of job performance, and, given faculty's high levels of work engagement, encourage a climate that fosters work-life balance.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| 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 | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».