Agile Delphi methodology: A case study on how technology impacts burnout syndrome in the post-pandemic era
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: In the post-pandemic era, many habits in different areas of our lives have changed. The exponential growth in the use of technology to perform work activities is one of them. At the same time, there has been a marked increase in burnout syndrome. Is this a coincidence? Could they be two interconnected developments? What if they were? Can we use technology to mitigate this syndrome? This article presents the agile Delphi methodology (MAD), an evolved version of the Delphi method, adapted to the needs of modern-day society. Methods: To drive Occupational Health and Safety (OHS) experts to reach a consensus on what technological and non-technological factors could be causing the burnout syndrome experienced by workers in the post-pandemic era, MAD has been used in a specific case study. This study formally presents MAD and describes the stages enacted to run Delphi experiments agilely. Results: MAD is more efficient than the traditional Delphi methodology, reducing the time taken to reach a consensus and increasing the quality of the resulting products. Discussion: OHS experts identified factors that affect and cause an increase in burnout syndrome as well as mechanisms to mitigate their effects. The next step is to evaluate whether, as the experts predict, burnout syndrome decreases with the mechanisms identified in this case study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,036 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».