Spanish Burnout Inventory (SBI) Validation among University Professors During COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
The objective was to evaluate the evidence of the factorial structure of the CESQT in Mexican University Professors through their response patterns during the first peak of the COVID-19 Pandemic. The method considers the psychometric properties of the instrument by examining a sample of n=600 of Mexican University Professors. The scale featured a sociodemographic section and the CESQT questionnaire by Gil-Monte (2005). The inventory has 20 items grouped into 4 dimensions related to: Enthusiasm for work, Emotional Fatigue, Indolence and Guilt. Factor analysis, variance and covariance were performed using the maximum likelihood method with AMOS24®. The results of the study demonstrated that the instrument is valid and reliable to measure Burnout levels in teachers and significant differences were found with the Gil-Monte results. Cronbach's Alpha Coefficient was greater than 0.70 for the four scales of the instrument. The original value of this study contributes to the development of the body of knowledge about the scenario perceived by University Professors during the first peak of the COVID-19 Pandemic, about valid instruments to measure Burnout Syndrome in Spanish-speaking countries. It is concluded that the results provide evidence of the psychometric properties of the CESQT during the study of Burnout Syndrome in the Mexican cultural context, the first peak of the COVID-19 Pandemic. All the measurement scales satisfy the criteria of validity and reliability. The factorial analysis of the Theoretical model of each one of the dimensions of Gil-Monte in an empirical way.
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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 | 0,009 | 0,011 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».