Flourishing by Design: Applying Self-Determination Theory and the Job Demands-Resources Model to Systems-Level Wellness in Medical Education
Notice bibliographique
Résumé
Background: Physician burnout remains a defining challenge in medical education, driven by excessive demands and fragmented wellness initiatives. While calls for systemic reform grow louder, many efforts lack a unifying framework capable of addressing both distress and the cultivation of professional fulfillment. Methods: This guide applies a dual-theory lens-Self-Determination Theory (SDT) and the Job Demands-Resources (JD-R) model-to propose a systems-based approach to motivation and wellness. Drawing on empirical evidence and applied experience, it presents twelve actionable strategies across three ecological domains: the built environment, policy frameworks, and interpersonal dynamics. The first six strategies target hindrance demands that frustrate psychological needs and contribute to burnout; the next six strengthen resources that satisfy those needs and foster engagement, resilience, and well-being. Results: The strategies offer flexible, theoretically grounded entry points for reform, supporting institutions in cultivating sustainable, human-centered learning environments where wellness is embedded-not bolted on. Examples include prioritizing formative over high-stakes assessments, integrating justice and safety into institutional design, and balancing clinical responsibility with developmental support. Conclusions: Integrating SDT and JD-R provides a rigorous, coherent, and scalable foundation for systems-level wellness initiatives. It reframes well-being not as the absence of burnout but as the presence of flourishing-offering a shared language, validated metrics, and a roadmap for lasting cultural and structural transformation in medical education.
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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 | 0,018 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,016 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».