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Enregistrement W4400674445 · doi:10.61093/bel.8(2).128-151.2024

Resilience and Stress at Professional Work: Analysis of the Research Landscape and Public Interest

2024· article· en· W4400674445 sur OpenAlexaboutno aff
Dimitry Borissov

Notice bibliographique

RevueBusiness Ethics and Leadership · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueResilience and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScopusThe InternetWork (physics)Resilience (materials science)ProductivityDescriptive statisticsPsychological resiliencePublic relationsSociologyPsychologyComputer sciencePolitical scienceWorld Wide WebEngineeringStatisticsEconomicsMathematicsSocial psychologyMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stress has a negative impact on the efficiency and productivity of employees and, accordingly, brings additional costs or losses to companies. A company’s proactive role in ensuring its employees’ resilience to stress in the workplace is crucial in creating an effective working environment and reducing staff turnover. The article analyses the scientific environment (using Descriptive bibliometric analysis and Science Mapping) and public interest (using Google Trends) in resilience and stress at professional work and in management in this area. The bibliometric analysis was conducted using VOSviewer based on publications from the Scopus database (Elsevier) without restrictions on the year of publication, country, author, language and category; the trend analysis was conducted for the period 2004‒2024 for all categories and countries, all Internet traffic was restricted to “Web searches”. The study showed a steady increase in Internet searches for the concept of “resilience training”, with peaks in 2004 and 2005 (coinciding with known terrorist attacks); interest in the query “resilience at professional work” is highest in the United States and the United Kingdom, and 12 leading countries were identified for the query “stress at professional work”. The dynamics of scientific papers in this area are described in the article by a 3rd-degree polynomial dependence equation with a determination coefficient of R² = 0.9676; a significant surge in publication activity occurred in 2014, with the number of papers increasing by 472% and an annual growth rate of 20% in 2014‒2024. The dominant subject areas of these publications are medicine (34.50%), social sciences (15.08%) and psychology (14.47%); countries are the USA, the UK, Australia, Canada, and China. The article identifies scientists who are leaders of scientific thought in this area, the most developed research networks, authoritative publications and journals (based on citation analysis), the most powerful international and national institutions that have funded research in this area (among the world leaders are the US National Institutes of Health and the US Department of Defence). The article structures the scientific work in this area: 1) based on the content and contextual feature, nine thematic clusters are identified, the most significant of which is the one that studies stress at work and professional burnout from a medical point of view; 2) based on the content and chronological feature, the most significant number of works were those on the human factor and gender issues of stress and resilience published in 2017‒2018.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0580,102
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0110,008
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,523
Tête enseignante GPT0,495
Écart entre enseignants0,028 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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