Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Objective: The study investigates the workplace-related determinants of academic faculty burnout in health professions institutions. Methods: This mixed-methods study employs both quantitative and qualitative approaches. We invited 154 academic faculty members from health professions colleges to participate and measured burnout using the original 22-item Maslach Burnout Inventory (subscales: Emotional Exhaustion, Depersonalization, and Low Personal Accomplishment). A p-value of less than .05 is considered statistically significant. We used a direct content analysis approach to code the interview transcripts after transcription. Results: Out of the 96 participants (62%), 38 (39.6%) reported mild to moderate burnout, while 60.4% experienced significant burnout. Emotional Exhaustion (41.7%) was more prevalent than Personal Accomplishment (38.5%) and Depersonalization (DP) (25%) among most faculty members. A psychometric analysis showed a significant correlation ( p-value = .02) between burnout and education level. Our analysis identified four key factors influencing burnout: (a) workload, (b) lack of integrity in professional competence, (c) workplace stress, and (d) insufficient engagement in professional development activities leading to career dissatisfaction. Conclusion: Faculty members in health professions face high levels of burnout. Preventive measures and corrective programs to reduce burnout and enhance performance are recommended.
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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 | 0,006 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».