Roots and Causes of Occupational Stress amongst Female Academics in Universities of Technology in South Africa
Notice bibliographique
Résumé
Stress and stress-related problems have negative human resource and financial implications for Universities of Technology (UoT) in terms of absenteeism, productivity, organizational effectiveness, employee morale and medical aid subsidies. For tertiary institutions, the impact of stressed academics on core business activities relating to students and examinations are far-reaching. The paper assessed the roots and causes of occupational stress amongst female academics in a UoT in South Africa. The paper adopted a qualitative research approach with a focus group of selected female academics in the UoT. The paper revealed that workload and performance management, as well as family life and personal life; teaching vs research and administration; Covid-19 and online teaching and learning; holidays and leave and lack of leave; meetings and support deficiency; resources and lack of care and empathy, as well as poor HR, bullying and imposition and a lack of professionalism; nepotism and favouritism; retrenchments and instability, along with poor recognition and appreciation, were the roots that contribute to occupational stress in the UoT in SA. The paper recommends that effective interventions be implemented by the UoT in order to manage the stress of these female academics, thereby reducing the negative impact thereof on themselves and the institution. University policy-makers should devise a variety of solutions in a well-balanced package that places responsibility on both the university and staff to manage occupational stress.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».