Entrenamiento a los profesionales del centro de salud “Fuerte Militar Marco Aurelio Subía” en técnicas cognitivo conductuales para gestionar el estrés presente y prevenir el Síndrome de Burnout en el período de marzo – julio del 2020
Notice bibliographique
Résumé
La presente sistematización extrae experiencias respecto a la elaboración de una guía de talleres con técnicas cognitivo-conductuales que permita trabajar en los niveles altos de estrés y prevenir el síndrome de Burnout que se evidenció en los/as profesionales del Centro de Salud “Fuerte Militar Marco Aurelio Subía”. \nComo eje de la sistematización se hizo énfasis en las acciones ejecutadas por parte de la autora a lo largo de la elaboración de la guía. \nEntre las técnicas planteadas en la guía se destacaron: las técnicas de relajación como: relajación diferencial variante Labrador, relajación autógena de Schultz, técnicas de relajación grounding y selfholding; reestructuración cognitiva y entrenamiento en habilidades sociales. \nFinalmente surgieron preguntas clave a las cuales posteriormente se dio respuesta, mediante el contraste comparativo de elementos de la experiencia (sesiones, tareas, dinámicas grupales, ejercicios, etc.) que mostraron importantes tensiones productivas entre sí o diferenciación notable entre elementos que mostraban resultados o características buscadas o deseadas y elementos que no.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».