Impacto del Burnout en el desarrollo profesional del profesorado universitario. Una revisión de la investigación
Bibliographic record
Abstract
Numerosos investigadores afirman que la docencia es una profesión altamente estresante, por lo que se convierte en un escenario idóneo para la aparición de burnout (agotamiento emocional, despersonalización y baja autorrealización). No obstante, la atención y estudio de los investigadores acerca del burnout en el campo de la Educación Superior ha sido menor en detrimento de otros niveles y etapas, pese a los cambios y transformaciones que ha experimentado la Educación Superior en los últimos años y que justifican la necesidad de investigación en esta línea. Esta revisión bibliográfica ha tenido como objetivo describir los diferentes objetivos, métodos, instrumentos y variables de investigaciones en este escenario, y así conocer el estado de la cuestión respecto al docente de universidad. Posteriormente, se ha realizado un análisis de las mismas para extraer los datos más importantes de cada investigación y que pueden ser de ayuda para el avance del conocimiento en esta área. Se concluye con una problemática que va acrecentándose y que dificulta el desarrollo profesional del docente de universidad.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.010 | 0.021 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".