Workplace Causality Orientations Moderate Impostorism and Burnout: New Insights for Wellness Interventions in Graduate Medical Education
Notice bibliographique
Résumé
Theory: Impostor phenomenon (IP) is strongly linked to physician burnout, but the nature of this association is not well understood. A better grasp of the mechanism between these constructs could shed new light on ways to mitigate physician IP and burnout. Grounded in self-determination theory (SDT), the present study explores whether and how residents’ general causality orientations at work—impersonal, controlled, and autonomous—each moderate the effect of IP on physician burnout. Hypotheses: We theorized that the autonomous orientation would buffer the facilitative effect of IP on burnout, while the controlled and impersonal orientations would each enhance it to varying degrees. Method: Two hundred forty-three residents from the Universities of Saskatchewan, Calgary, and Alberta, across various programs, specialties, and years of training, completed a survey containing demographic questions and three previously validated instruments: the Clance Impostor Phenomenon Scale, Causality Orientations at Work Scale, and Oldenburg Burnout Inventory. We used partial correlation analyses to test our moderation hypotheses. Results: In line with what we expected, the autonomous causality orientation buffered the facilitative effect of IP on burnout, while the controlled and impersonal causality orientations each enhanced it. Conclusions: Results suggest that possessing a stronger autonomous causality orientation (and creating learning/work environments that prime it) will dampen the effect of IP on burnout, while possessing a stronger controlled or impersonal causality orientation (and creating learning/work environments that prime them) will each augment it. Findings and their implications are discussed in terms of instigating theory-informed, system-level wellness interventions in graduate medical education.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».