Estrés Laboral y Rendimiento Cognitivo de funcionarios de una Universidad en Chile
Notice bibliographique
Résumé
Resumen Introducción: este En la actualidad, el estrés se ha convertido en un problema para la sociedad, especialmente el estrés laboral, ya que su exceso trae como consecuencia un deterioro en las capacidades cognitivas de los trabajadores, desequilibrando su salud mental y afectando en su día a día. Método: Estudio cuantitativo descriptivo de corte transversal. Para describir el estrés y el deterioro cognitivo en el ámbito laboral en los docentes, se utilizaron los instrumentos de Evaluación Cognitiva de Montreal (MoCA) y la Escala de Estrés Percibido (PSS-14). Resultados: Los resultados indicaron que el puntaje mínimo obtenido en el test MoCA fue de 21 puntos, correspondiente a deterioro cognitivo leve (DCL), mientras que el puntaje máximo fue de 29 puntos. La media del test MoCA fue de 25.55 ± 2.18 puntos. En cuanto al estrés total, el puntaje mínimo registrado fue de 22, sin que ningún participante se encontrara libre de estrés, y el puntaje máximo fue de 39. La media del puntaje total de estrés fue de 31.95 ± 4 puntos. Conclusiones: se concluye la necesidad imperante de implementar estrategias para prevenir los factores de estrés laboral que afectan el funcionamiento cognitivo. Para ello, resulta fundamental definir claramente los puestos de trabajo y responsabilidades, proporcionar condiciones adecuadas y confortables para el desempeño laboral, organizar eficientemente las actividades, ofrecer capacitaciones, brindar apoyo ante problemas personales y fomentar la flexibilidad laboral, entre otras medidas.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».