The Effect of Occupational Stress and Coping Strategies on Mental Health and Emotional Well-Being Among University Academic Staff During the COVID-19 Outbreak
Notice bibliographique
Résumé
The level of stress among academics in higher education institutions has significantly increased over the past decade. Mental health and well-being of academics can be affected once they are exposed to stressful work conditions and use negative coping strategies. This study was set against the backdrop of the pandemic disease, COVID-19, which has challenged the daily work of academics and risen to the various new stressors. This study aims to investigate the current status of occupational stress, coping styles, mental health and emotional well-being of university academics during the COVID-19 outbreak in Northern Ireland, and examine the effect of stress and coping strategies on mental health and emotional well-being. A cross-sectional online survey was conducted using a sample size of 87 academic staff working in a university in Northern Ireland. SPSS version 25 was used to analyse the collected data. The results showed academics experienced moderate stress levels, and distraction behaviours were the most common form of coping mechanism. Academics were in the moderate status of mental health and poor emotional well-being. Occupational stress has a significant effect on mental health and emotional well-being. Positive reframing and acceptance coping styles have an impact on emotional well-being. This study contributes to the understanding of occupational stress, coping strategies, mental health and emotional well-being of academics in higher education in Northern Ireland. The findings can help to develop reliable methods to inform policy on health and well-being for university academics, which in turn lead to increased productivity at work.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».