SÍNDROME DE BURNOUT EM DOCENTES DE UMA UNIVERSIDADE PÚBLICA DO TOCANTINS
Bibliographic record
Abstract
RESUMO: Esta pesquisa tem como objetivo adentrar a presença de sintomatologias que indicam o desenvolvimento ou características da síndrome de Burnout em docentes de uma universidade pública estado do Tocantins.Este estudo é quali-quantitativo, descritivoexploratória e de campo, no qual participou-se desta pesquisa 84 docentes da Universidade Estadual do Tocantins, em que se aplicou um questionário composto por 14 perguntas fechadas.A maioria dos docentes atuam entre 4 a 5 anos na docência, 89% possui vínculos com outras instituições, aumento a carga horária de trabalho.28% dos 28% dos participantes não tinham conhecimento sobre a Síndrome de Burnout.Dores musculares foram relatados por muitos participantes, a maioria dos docentes não realizava tarefas abaixo de sua qualificação profissional e relatavam não enfrentar problemas de saúde física ou mental.Quanto às atividades nas folgas, muitos optavam por passar tempo com a família e descansar, enquanto outros trabalhavam em outro emprego.Evidencia-se, portanto, a necessidade de intervenções para ajudar os docentes a lidarem com o estresse relacionado ao trabalho.
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 | 0.000 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".