Preliminary Results of a Workplace Health Promotion Program in Higher Education
Notice bibliographique
Résumé
Background: Employees of higher education have an increased risk for stress, burnout, and turnover. Workplace Health Promotion (WHP) programs have been shown to improve quality of life, reduce individual health risks, improve morale, reduce health care costs, and increase employee retention. Aim: The aim of this study was to determine the impact of a WHP initiative on employee intent to stay, life/work balance, and work-related quality of life. Methods: This study employed a cross-sectional design at a Midwestern university. All faculty and staff were invited to participate in an Employee Wellness Hour, which allowed them to take an additional hour per day to participate in wellness-related activities. Those who chose to participate were required to track their wellness activity on a weekly basis in Qualtrics and invited to participate in a survey examining their intent to stay, life/work balance, and work-related quality of life. Analyses were conducted to determine whether participation in the Employee Wellness Hour had an impact on employee intent to stay, their life/work balance, and work-related quality of life. Results: Results indicated that those who participated in the Employee Wellness Hour were more likely to stay with their current employer and rated their working conditions more positively. Conclusions: The cost of employee turnover is immense, making it imperative that employers develop and implement innovative solutions to retain employees and improve working conditions. This study provided preliminary evidence that WHP programs can have a positive impact on retention and working conditions among those employed in institutions of higher education.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».