High Psychosocial Work Demands, Decreased Well-Being, and Perceived Well-Being Needs Within Veterinary Academia During the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Higher psychosocial work demands in veterinary and academic professions are associated with decreased occupational, physical, and mental well-being. COVID-19 introduced far-reaching challenges that may have increased the psychosocial work demands for these populations, thereby impacting individual- and institutional-level well-being. Our objective was to investigate the psychosocial work demands, health and well-being, and perceived needs of faculty, staff, residents and interns at the Ontario Veterinary College, in Ontario, Canada, during COVID-19. A total of 157 respondents completed a questionnaire between November 2020 and January 2021, that included the Third Version of the Copenhagen Psychosocial Questionnaire (COPSOQ-III) and open-text questions on perceived needs for well-being. Results showed that COPSOQ-III dimensions of quantitative demands, recognition, sense of community, burnout, stress, and depressive symptoms, were significantly worse in our study population than the Canadian norm. Quantitative and emotional demands, health and well-being (including depressive symptoms, stress, cognitive stress, somatic stress, and burnout), and work-life conflict were also reported to have worsened since the COVID-19 restrictions for most respondents. Females and caregivers had higher odds of experiencing increased work demands, and decreased health and well-being, compared to males and non-caregivers. However, male caregivers experienced worsened supervisor relations, compared to female caregivers. Social capital also worsened for clinical and part-time employees, compared to full-time and non-clinical employees. Respondents identified increased workload support, community-building, recognition of employees' capacities and personal needs, flexible work schedules, and consistent communication, as strategies to increase well-being during COVID-19 and generally. Overall, our findings suggest that COVID-19 has increased occupational demands, work-life conflicts, and decreased well-being in veterinary academia. Institutional-level interventions are discussed and recommended to aid individual and institutional well-being.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».