Characteristics of early career health researchers and experiences of burnout during the COVID-19 pandemic in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction The COVID-19 pandemic disrupted research globally. How it impacted Canadian early-career health researchers (ECHRs) remains unclear. We administered a survey to understand the composition of ECHRs in Canada, their job experiences, and experiences of burnout during the COVID-19 pandemic. Methods A cross-sectional survey was conducted in May 2023 of Canadian ECHRs defined as within 7 years of their first independent research position. Quantitative analyses included a description of respondents by research pillar, socio-demographic and workplace characteristics, and the prevalence of burnout, disengagement or exhaustion. Sample characteristics were compared to national data on ECHRs from a Canadian funding agency. Thematic analysis of free-text responses was also conducted. Results A total of 225 respondents met the eligibility criteria. Most respondents were assistant professors and characteristics of our sample were like the national data. The COVID-19 pandemic posed many challenges to student recruitment, and emotional support of students, with over half of the respondents reporting a moderate to significant decline in mental health compared to pre-pandemic. A significant proportion of respondents were experiencing high burnout (62%, 95%CI:56-67%), exhaustion (64%, 95%CI: 57-70%) or disengagement (91%, 95%CI: 87-95%). Thematic analysis identified three themes: ongoing benefits/problems preceding the pandemic, unintended outcomes of strategies to manage/prevent/contain COVID-19, and reasons to stay in their current position. Conclusions Our survey revealed that Canadian ECHRs reported many diverse challenges during the COVID-19 pandemic and high burnout, putting the sustainability of this workforce at risk. Improved systems are needed to understand the long-term impacts and support the future of the Canadian health research ecosystem.
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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 | 0,007 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».