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Enregistrement W7117414239 · doi:10.61838/kman.jppr.4567

Sleep Quality Mediating the Relationship between Workload Stress and Emotional Exhaustion in Employed Females

2025· article· W7117414239 sur OpenAlexaffabout
Paulo Castro-Medina, Sabine Kraus, Karina Batthyany, Neda Atapour

Notice bibliographique

RevueJournal of Personality and Psychosomatic Research · 2025
Typearticle
Langue
DomaineHealth Professions
ThématiqueWorkplace Health and Well-being
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkloadEmotional exhaustionStructural equation modelingOccupational stressPittsburgh Sleep Quality IndexBurnoutSleep qualityMediation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to examine the mediating role of sleep quality in the relationship between workload stress and emotional exhaustion among employed females. A descriptive correlational design was adopted, and data were collected from 390 employed women in Canada using standardized self-report instruments. Workload stress was measured by the Workload Subscale of the Occupational Stress Inventory–Revised (Osipow, 1998), sleep quality by the Pittsburgh Sleep Quality Index (Buysse et al., 1989), and emotional exhaustion by the Maslach Burnout Inventory (Maslach & Jackson, 1981). Sampling was determined using the Morgan and Krejcie (1970) table, ensuring representativeness across occupational groups. Data analysis was conducted using SPSS-27 for descriptive and correlational statistics and AMOS-21 for Structural Equation Modeling (SEM) to test the mediation model. Model fit was evaluated through multiple indices, including χ²/df, GFI, AGFI, CFI, TLI, and RMSEA. The results indicated that workload stress significantly predicted emotional exhaustion both directly (β = 0.41, p < .001) and indirectly through sleep quality (β = 0.16, p < .001). Workload stress was positively associated with poor sleep quality (β = 0.38, p < .001), and poor sleep quality was strongly related to higher emotional exhaustion (β = 0.44, p < .001). The total effect of workload stress on emotional exhaustion was substantial (β = 0.57, p < .001). Model fit indices demonstrated an excellent fit (χ²(54) = 87.43, χ²/df = 1.62, GFI = 0.96, AGFI = 0.93, CFI = 0.98, TLI = 0.97, RMSEA = 0.041), confirming the adequacy of the hypothesized model. The study highlights that workload stress significantly contributes to emotional exhaustion among employed females, with sleep quality serving as a crucial mediating mechanism. These findings emphasize the importance of sleep health as a psychological and physiological buffer in occupational stress management. Organizations should prioritize interventions that regulate workload and promote restorative sleep to mitigate emotional exhaustion and enhance employee well-being.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,340
Tête enseignante GPT0,551
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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