Alexitimia y estrés laboral en personal asistencial de un centro de salud del distrito de Comas, 2018
Notice bibliographique
Résumé
A fin de determinar la relación entre alexitimia y estrés laboral en personal asistencial de un \ncentro de salud del distrito de Comas, 2018; se realizó una investigación la cual es de tipo \ncorrelacional, de corte transversal y su diseño es no experimental; donde la población estuvo \nconstituida por 93 colaboradores, entre ellos hombres y mujeres que se desempeñan en áreas \ndistintas de trabajo en un centro de salud, las cuales son; hospitalización, emergencia y \nconsultorio, siendo el total utilizado como muestra censal. Los instrumentos que se \nemplearon fueron: la escala de alexitimia de Toronto TAS-20 (1994) y la escala de estrés \nlaboral OIT-OMS (1984). Para determinar los resultados se emplearon los estadísticos: \ncoeficiente omega de McDonald, Kolmogorov – Smirnov (K-S), “rho” de Spearman, U de \nMann-Whitney para dos muestras independientes y la prueba de Kruskal-Wallis para varias \nmuestras con datos independientes; donde una de las conclusiones principales nos menciona \nque existe relación directa y significativa (p<0.05), entre alexitimia y las dimensiones de \nestrés laboral como son: clima organizacional, influencia de líder; se evidencia la relación \nentre territorio organizacional, falta de cohesión, estructura organizacional y tecnología.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».