Betriebliche Gesundheitsförderung und Mental Health: eine quantitative Befragungsstudie
Bibliographic record
Abstract
Im Bereich der betrieblichen Gesundheitsförderung, die zunehmend an Bedeutung gewinnt, birgt den Einfluss des Arbeitsplatzes auf wesentliche Gesundheitsfaktoren mit sich. Trotz Herausforderungen wie Fachkräftemangel und demografischer Entwicklung sind betriebliche Gesundheitsförderungsprojekte von großem Nutzen für Arbeitgeber und Mitarbeiter gleichermaßen. Die historische Entwicklung der betrieblichen Gesundheitsförderung von einem biomedizinischen zu einem ganzheitlichen Gesundheitsverständnis, das psychische, physische, soziale und Umweltfaktoren berücksichtigt. Internationale Empfehlungen und nationale Rahmenbedingungen in der DACH-Region, basierend auf Modellen wie der Ottawa-Charta der WHO, prägen die Entwicklung betrieblicher Gesundheitsförderung. Dabei werden Arbeitsbedingungen und deren Einfluss auf Gesundheit und Leistungsfähigkeit untersucht. Besonders die Auswirkungen von Stress, Burnout und psychischen Erkrankungen am Arbeitsplatz stehen im Fokus, dabei werden Strategien zur Aufwertung der Arbeitsumgebung und zur Förderung der Mitarbeiter:innengesundheit diskutiert. Zudem werden Führungsstile und deren Auswirkungen auf das Arbeitsklima sowie die Leistung des gesamten Teams analysiert. Die Problematik von Depressionen und Burnout am Arbeitsplatz, einschließlich der Herausforderungen bei der Diagnose und der Prävalenz dieser Erkrankungen in verschiedenen Altersgruppen bringt Herausforderungen mit sich. Dabei gibt es verschiedene Dimensionen von Burnout und die Rolle von Stress bei der Entstehung depressiver Störungen die geschlechtsspezifischen Unterschiede hat. Unterlegt wird der theoretische Teil mit der quantitativen Auswertung. präsentiert die Ergebnisse einer quantitativen Befragung von 1.578 Beschäftigten, die eine Teilnahmequote von 50,5 % erreichte. Die Befragung zeigt, dass 68 % der Mitarbeiter: innen ihren Gesundheitszustand positiv bewerten, jedoch Unterschiede nach Geschlecht, Alter und Bildungsabschluss bestehen. Die allgemeine Arbeitsfähigkeit wird ebenfalls überwiegend positiv bewertet, wobei Unterschiede nach demografischen Merkmalen erkennbar sind. Belastungsdimensionen und Ressourcen wie Unternehmenskultur und Anerkennung werden unterschiedlich wahrgenommen. Rund zwei Fünftel der Befragten beteiligten sich aktiv an BGF-Maßnahmen und erkannten positive Effekte auf ihre Arbeitsmotivation und ihr Gesundheitsbewusstsein.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.003 |
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 teacher head, 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".