Profiles of burnout and work engagement in a public service organization: Nature, drivers, and outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Canadian Federal Public Service Workplace Mental Health Strategy (the Strategy) seeks to measure, report, and improve employee psychological health, recognizing the National Standard of Canada for Psychological Health and Safety in the Workplace (the Standard) as a starting point. The present research introduced a new survey battery for the assessment of employee psychological health as profiles of burnout and work engagement. It also considered a wide range of predictors aligned with the Standard and several outcomes in accordance with the Job Demands-Resources (JD-R) Model to support the Strategy. Data and methods: A total of 4,781 Statistics Canada employees completed an Employee Wellness Survey in late 2021, during the COVID-19 pandemic, for a response rate of 58%. Additional sociodemographic variables were linked from human resource databases. Survey weights were applied to adjust for non-response. Results: Latent profile analysis uncovered four employee psychological health profiles, ranging from employees who were thriving (15%) to those who were doing well (34%), moving along (38%), or struggling (13%). Job autonomy, role clarity, person-job fit, work-life interference, and workplace incivility -- all workplace psychosocial factors aligned with the Standard -- were consistently associated with profile membership, as expected, and outcome levels were systematically less favourable from the thriving profile to the struggling profile. Interpretation: The results support the validity of the employee psychological health profiles and predictors of profile membership, meeting expectations based on the JD-R literature. Key predictors can serve as metrics to monitor and as targets for workplace interventions designed to improve employee psychological health in support of the Strategy.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».