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Enregistrement W4411900168 · doi:10.25071/2291-5796.170

Resilience as Accusation: A Critical Examination of Individual Resilience Training for Burnout Mitigation

2025· article· en· W4411900168 sur OpenAlexvenueno aff
Jacqueline Christianson, Bonnie Sommers-Olson, Jessica Leiberg, Dana Kaminstein

Notice bibliographique

RevueWitness The Canadian Journal of Critical Nursing Discourse · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueResilience and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBurnoutFalse accusationResilience (materials science)Training (meteorology)PsychologyPsychological resilienceSocial psychologyGeographyClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Burnout, a syndrome of work-related exhaustion and cynicism, is prevalent among nurses and is associated with workplace stressors. Resilience training programs are a prevalent method of burnout mitigation employed by healthcare institutions that aim to improve or alter how individuals respond to chronic stressors. Through the lens of General Systems Theory, we describe resilience training as a method of individualizing a systemic problem by problematizing a response to chronic stress exposure. Resilience training may furthermore serve as a mechanism which allows subversion of institutional responsibility for nurses’ well-being in the workplace. We describe several suggestions for nurses to resist being scapegoated for their responses to systemic problems. Sustainable change must include other disciplines and is likely to require multiple different avenues including individual (e.g., honoring meal breaks), institutional (e.g., increased leadership participation), legislative (e.g., mandatory staffing laws), collective (e.g., collective bargaining), and educational (e.g., emancipatory pedagogy) methods.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,378
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,403 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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