SÍNDROME DE BURNOUT EM DOCENTES DE UMA UNIVERSIDADE PÚBLICA DO TOCANTINS
Notice bibliographique
Résumé
RESUMO: Esta pesquisa tem como objetivo adentrar a presença de sintomatologias que indicam o desenvolvimento ou características da síndrome de Burnout em docentes de uma universidade pública estado do Tocantins.Este estudo é quali-quantitativo, descritivoexploratória e de campo, no qual participou-se desta pesquisa 84 docentes da Universidade Estadual do Tocantins, em que se aplicou um questionário composto por 14 perguntas fechadas.A maioria dos docentes atuam entre 4 a 5 anos na docência, 89% possui vínculos com outras instituições, aumento a carga horária de trabalho.28% dos 28% dos participantes não tinham conhecimento sobre a Síndrome de Burnout.Dores musculares foram relatados por muitos participantes, a maioria dos docentes não realizava tarefas abaixo de sua qualificação profissional e relatavam não enfrentar problemas de saúde física ou mental.Quanto às atividades nas folgas, muitos optavam por passar tempo com a família e descansar, enquanto outros trabalhavam em outro emprego.Evidencia-se, portanto, a necessidade de intervenções para ajudar os docentes a lidarem com o estresse relacionado ao trabalho.
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 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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».