Bem-Estar Psicológico e Sofrimento Psicológico para Professores no Brasil e no Canadá
Notice bibliographique
Résumé
Mental health, an important object of research in Psychology as well as Social Psychology, can be determined by the relationship between psychological well-being and psychological distress. In this context, we search to understand: How do compare mental health of professors working in public universities in an emerging country like Brazil with the one of professors working in a developed country like Canada? What are the main differences in the indicators of mental health in work domain? This paper assesses psychological well-being and psychological distress for professors working in these two countries and test for their differences. The sample consists of 354 Brazilian professors and 317 Canadian professors. Data were collected through an on-line questionnaire assessing the following Mental Health indicators: anxiety, depression, loss of control, general positive affectiveness and emotion ties. We compared the components of Psychological Distress and Psychological Well-Being to analyse their relations. Additionally, we compared these components with Work-Life Balance indicator. Reliability analyses demonstrated that all tested components are consistent to evaluate Mental Health. There are small mean differences between Brazilian and Canadian professors in all five components of Mental Health, but these differences are not statistically significant. Mean differences for Work-Life Balance, gender, age, and Bias of Conformity are statistically different, although the size effects are small. Linear regression analysis, step by step, controlled for Life Events, showed that General Positive Affectiveness, Anxiety and Emotion Ties predict 31.5% of the scores of Work-Life Balance. Additionally, we observed that Brazilian professors find more balance between professional and private life than do their Canadian colleagues. Promoting mental health is a challenge for public management sector, thus, public managers and governmental organizations can beneficiate from the studies of Social Psychology to improve work performance and the quality of the services offered to the society as well as to assist employees to improve their personal and professional life.
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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 | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».