The Role of Personality Traits, Cognitive Performances, and Perceived Social Support on Job Satisfaction Among Individuals with Chronic Psychiatric Disorders
Notice bibliographique
Résumé
Background: This study was conducted due to the importance of job satisfaction in chronic psychiatric patients and the lack of sufficient information about the associated variables. Objectives: The study aimed to assess the role of personality traits, cognitive performances, and perceived social support on job satisfaction among individuals with chronic psychiatric disorders employed in supportive-productive workshops in Semnan. Methods: This cross-sectional study was conducted using a quantitative and descriptive-correlational regression method. It included 152 individuals (both male and female) with chronic psychiatric disorders employed in supportive-productive workshops in Semnan city in 2022. Participants were randomly selected through a lottery method. Data were gathered using the NEO Five-Factor Inventory by Costa and McCrae (1985), the Field and Roth Job Satisfaction questionnaire (1951), Zimet's (1988) scale for perceived social support, and the Montreal Cognitive Assessment (1996). Data analysis was performed using regression analysis with SPSS version 24. Results: The regression analysis illustrated that although neuroticism, agreeableness, extraversion, conscientiousness, perceived social support, and cognitive performances had a significant predictive role on job satisfaction among patients with chronic psychiatric disorders, perceived social support and conscientiousness had the most significant effect, while cognitive performances had the least significant effect on predicting job satisfaction (P < 0.05). Conclusions: It is recommended that authorities pay special attention to the perceived social support from society and family, as well as cognitive rehabilitation focusing on attention and concentration for individuals with chronic psychiatric disorders.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».