Burn-out en bevlogenheid bij basisschooldocenten. Welk effect hebben Job Demands en Job Resources op burn-out en bevlogenheid bij basisschooldocenten?
Notice bibliographique
Résumé
Approximately 700.000 people in the Netherlands suffer from burnout. Burnout is characterized by exhaustion, cynicism and lack of personal efficacy. Work engagement is a positive work-related condition. This construct is characterized by vigor, dedication and absorption. In the past, negative aspects of well-being, like burnout, were investigated a lot, especially in service occupations such as teachers. As opposed to negative aspects, positive aspects are taken less into account currently. The literature shows that strengthening work engagement can contribute to primary school teachers in a way that they aren’t quit their job so quickly. The Job Demands-Resources Model takes both negative and positive aspects of well-being into account. Trying to avoid burnout and to stimulate work engagement this study refers to both constructions. The purpose of this study was to analyse the effect of job demands (workload) and job resources (autonomy and social support) on burnout or engagement of elementary school teachers. The data from this study was derived from an online survey research which was conducted by Stichting Consent. Stichting Consent administers all public schools in the communities of Enschede. Cross-sectional design was used to analyse the effect of job demands and job resources on burnout and engagement. 254 primary school teachers’ participated in the survey. More women (n=204) than men (n=50) participated in this study. The results showed that work engagement and burnout correlate negative (r=-0,654). In addition, this analysis presented that job demands and burnout correlate positively. Furthermore, job resources related to work engagement in a positive way. The following regression analysis demonstrated that workload, autonomy and managerial social support had unique predictive value of burnout. Work engagement is only predicted by autonomy. It was also striking that the constructs associated stronger with burnout than with work engagement. Moreover, it appeared that autonomy moderates the relationship between workload and burnout (p<0,037). This study showed clearly, that burnout and work engagement are partially independent constructs. Compared to work engagement, burnout can be predicted more easily by job demands and job resources. Autonomy appeared to play the major role. Also autonomy moderated the relationship between job demands and burnout. These findings imply the importance for following studies/interventions that are aimed to both, reduce burnout and enhance work engagement, to keep autonomy in mind.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,207 | 0,076 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».