Bienestar mental y resiliencia en la docencia universitaria
Bibliographic record
Abstract
ResumenEsta investigación planteó, como objetivo, describir las fortalezas de bienestar mental y resiliencia de profesionales del departamento de psicología de una universidad privada en Guatemala.Se utilizó un diseño cuantitativo exploratorio, con análisis basado en estadística descriptiva y, una muestra no probabilística por invitación de treinta y siete docentes y colaboradores, que respondieron el Inventario de Bienestar Mental y Resiliencia (IBMR); este en formato digital.Los resultados describieron, en zonas o etapas de cambio, las fortalezas y las oportunidades de mejora del equipo docente, de acuerdo con la frecuencia con la que profesionales reportaron la práctica de acciones de bienestar mental y resiliencia.Como principales resultados se observó una proporción entre cuatro a seis por cada diez docentes, que reportaron prácticas de bienestar en la zona embebida, particularmente prácticas de relaciones que promueven el bienestar mental (62 %) y, prácticas que promueven la resiliencia a través de activos de relaciones (63 %).Entre otras conclusiones destaca la importancia de la medición para la prevención y promoción del bienestar en docentes de psicología.En este contexto los factores de bienestar mental y resiliencia se consideran vitales para un buen desempeño laboral y educativo, ya que generan bienestar de profesionales y futuros profesionales de la salud mental de Guatemala.
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.000 |
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".