Pressures in the Ivory Tower: An Empirical Study of Burnout Scores among Nursing Faculty
Notice bibliographique
Résumé
(1) Background: The COVID-19 pandemic has exacerbated incidents of burnout among academics in various fields and disciplines. Although burnout has been the subject of extensive research, few studies have focused on nursing faculty. This study aimed to investigate the differences in burnout scores among nursing faculty members in Canada. (2) Method: Using a descriptive cross-sectional design, data were collected via an online survey in summer 2021 using the Maslach Burnout Inventory general survey and analyzed using the Kruskal-Wallis test. (3) Result: Faculty members (n = 645) with full-time employment status, worked more than 45 h, and taught 3–4 courses reported high burnout (score ≥ 3) compared to those teaching 1–2 courses. Although education levels, tenure status or rank, being on a graduate committee, or the percentage of hours dedicated to research and services were considered important personal and contextual factors, they were not associated with burnout. (4) Conclusions: Findings suggest that burnout manifests differently among faculty and at varying degrees. As such, targeted approaches based on individual and workload characteristics should be employed to address burnout and build resilience among faculty to improve retention and sustain the workforce.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».