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Enregistrement W4224251642 · doi:10.1080/13691457.2022.2063813

Working conditions, health and exhaustion among social workers in Germany

2022· article· en· W4224251642 sur OpenAlexaboutno aff
Alfons Hollederer

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Social Work · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueWorkplace Health and Well-being
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHans Böckler Stiftung
Mots-clésSocial workQuarter (Canadian coin)AbsenteeismPsychologyMedicineGerontologySocial psychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of the study is to analyse the working conditions of social workers and their health. The data basis for secondary analysis is the representative 2018 BIBB/BAuA survey of employed persons in Germany. Three hundred forty-one of the interviewed 20,012 employed persons were social workers. They were on average 42.7 years old. Seventy-one per cent of social workers were women. Ten per cent of social workers have officially recognised disabilities. The cognitive and emotional demands were greater for social workers than for other professions. Social workers reported more often than other professions that their job frequently puts them in emotionally stressful situations (23% vs. 12%). The emotional demands were associated with general state of health. Forty-one per cent of social workers often felt emotionally exhausted in the past 12 months (vs. 26% in other professions). This proportion strongly increased with the number of conditions on work intensity. A quarter of the social workers complained about both frequent physical and emotional exhaustion during the past 12 months. Their sickness rate was disproportionately high. These results show occupational health risks and potentials for behavioural and situational prevention in social work. More health promotion, company integration management and risk assessments at work are recommended.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,325 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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