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Enregistrement W4407032438 · doi:10.61838/kman.psynexus.1.2.16

Enhancing Job Motivation through a Targeted Burnout Workshop: A Randomized Controlled Trial

2023· article· en· W4407032438 sur OpenAlex
R Bhat, Roodabeh Hooshmandi

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueKMAN Counseling and Psychology Nexus · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueStress and Burnout Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBurnoutRandomized controlled trialPsychologyApplied psychologyMedical educationMedicineClinical psychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims to evaluate the effectiveness of an 8-session job burnout workshop designed to enhance job motivation among employees experiencing mild to moderate levels of job burnout. A total of 40 participants with at least one year of work experience in their current role were randomized into either the intervention group, which received the job burnout workshop, or a control group, which did not. The workshop comprised 8 sessions, each lasting 75 minutes, covering topics such as understanding job burnout, its causes and effects, and stress management techniques. Job motivation was measured using the Job Diagnostic Survey (JDS) before and after the intervention. Participants in the intervention group showed a significant improvement in job motivation scores compared to the control group. The findings suggest that targeted interventions, like the job burnout workshop, can effectively enhance job motivation and potentially mitigate feelings of burnout. The job burnout workshop presents a promising approach to improving job motivation among employees suffering from burnout. This intervention could be a valuable component of organizational strategies aimed at enhancing employee well-being and productivity.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,336 · 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