The Impact of Occupational Role on the Burnout Level Experienced by Higher Education Professionals
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to identify whether there is a difference in the average levels of burnout, as defined by Maslach and Jackson’s (1981) three-factor model, experienced by higher education staff members depending on their occupational role or job title. This investigation responded to the problem of increasing levels of stress and burnout experienced by individuals working in the higher education sector (Poalses & Bezuidenhout, 2018) by contributing further information about which professionals are at highest risk of burnout. This study was conducted using a quantitative methodology and a causal-comparative, survey-based research design. The target population of this project was staff members (teaching, non-teaching, and administrative professionals) working in higher education institutions in Greater Vancouver, Canada. Nonprobability convenience sampling was used to select participants who were willing and available to participate. To assess whether staff members with different occupational roles experienced different levels of the three subdimensions of burnout (emotional exhaustion, depersonalization, and reduced personal accomplishment), a quantitative survey was presented online via SurveyMonkey; this consisted of demographic questions and the Maslach Burnout Inventory-Educators Survey (MBI-ES) (Maslach & Jackson, 1986). The resulting quantitative data was analyzed using the Kruskal-Wallis ANOVA, and it was found that professionals working in different occupational roles experienced significantly different levels of personal accomplishment. Burnout scores in the areas of emotional exhaustion and depersonalization also varied significantly depending on whether or not participants held their preferred employment status. Lastly, analysis revealed that there was a statistically significant difference in emotional exhaustion scores depending on participants’ sexual orientation. Identifying the relationship between burnout and occupational role is intended to help leaders of higher education institutions recognize which professionals are at highest risk of burnout, so that effective support and resources can be provided to those who need them.
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 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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».