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Enregistrement W7161804473 · doi:10.82308/51079

An examination of faculty well-being in Canadian Research Universities

2020· dissertation· en· W7161804473 sur OpenAlexaboutno aff
Zaynab Sabagh

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare professionals’ stress and burnout
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOccupational trainingProfessional qualificationHuman resource managementContinuing education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Que savons-nous des déterminants du bien-être du corps enseignant et à quel point sont ces connaissances avérées? Les revues de la littérature montrent que les recherches empiriques existantes ne sont pas exhaustives, mais plutôt dispersées et fragmentées. Une revue systématique de la littérature a été réalisée pour synthétiser les résultats sur l'épuisement professionnel des professeurs. Les résultats de 36 études ont mis en évidence plusieurs thèmes, notamment: a) les effets mitigés et non-concluants des variables démographiques sur l’épuisement du corps professoral, b) les effets néfastes évidents des exigences du travail (par exemple, le charge de travail, l’ambiguïté du rôle, les conflits des rôles, les conflits des valeurs) et des ressources insuffisantes (soutien social, récompenses, contrôle, etc.), c) les effets directs ou indirects de variables psychologiques (par exemple, la motivation et l’optimisme) sur le niveau d'épuisement professionnel, et d) les conséquences néfastes de l'épuisement professionnel sur la santé et le rendement du corps professoral (la satisfaction, la mauvaise santé et la dépression). L’examen a également révélé un manque de recherche sur les effets de l’enseignement, de la recherche, des services, de la supervision et de la promotion sur le bien-être des enseignants et sur les processus par lesquels les caractéristiques des emplois nuisent ou favorisent le bien-être des enseignants. Pour combler les lacunes, des données de sondage ont été recueillies en ligne auprès de 592 membres du corps professoral employés dans 13 universités anglophones à forte intensité de recherche au Canada. La modélisation par équation structurelle a montré que les conflits travail-maison et le manque de ressources académiques prédisaient positivement l'épuisement professionnel et les problèmes de santé, mais prédisaient négativement l'engagement. De plus, les conflits travail-maison, la pression scolaire et l’insuffisance d’appui ont nui à la satisfaction des besoins psychologiques de base des membres du corps professoral. Celui-ci a eu une influence négative sur leur bien-être. Les résultats sont discutés dans le contexte de l'amélioration des cadres de travail académique afin d'optimiser les aspects sociaux, organisationnels, émotionnels ou physiques de l'emploi du corps professoral qui répondent à leurs besoins psychologiques de base et, partant, à leur bien-être

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,381

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,011
Études des sciences et des technologies0,0070,003
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,124
Tête enseignante GPT0,514
Écart entre enseignants0,390 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineIncitatifs
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
Publié2020
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