What Pushes University Professors to Burnout? A Systematic Review of Sociodemographic and Psychosocial Determinants
Notice bibliographique
Résumé
Burnout syndrome is a growing concern in higher education, affecting the psychological well-being and performance of university professors. This systematic review presents a narrative synthesis of findings from quantitative studies on sociodemographic and psychosocial determinants of academic burnout. Following PRISMA 2020 guidelines, sixty peer-reviewed articles published between Jan 2019 and May 2024 were selected from Scopus and Web of Science. Inclusion criteria required validated psychometric instruments and exclusive focus on university faculty. Methodological quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale and CASP checklist. Data from approximately 43,639 academic staff were analyzed. Key risk factors identified include excessive workload, lack of institutional support, and workplace conflict. In contrast, collegial support, participative leadership, and job satisfaction functioned as protective elements. Variables such as age, gender, academic rank, and employment stability significantly influenced burnout vulnerability. While general patterns were observed across studies, differences in design and sampling require caution in generalization. The evidence supports the implementation of integrated strategies encompassing mental health programs, workload regulation, participatory governance, and culturally responsive approaches. These findings inform the development of institutional policies aimed at preventing burnout and fostering academic well-being. Future research should adopt longitudinal and cross-cultural designs to further explore burnout trajectories and support educational reform.
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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 | 0,009 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».