Good bye burnout, hello me: individual strategies of self-care among Saskatchewan teachers
Notice bibliographique
Résumé
Teachers with less than five years teaching experience have a high attrition rate. This high rate has financial, organizational and instructional consequences, such as school divisions that must recruit and train replacements, and students who lose the value of being taught by teachers who have gained experience in the profession. Self-care is a factor that curbs attrition, however, little is known about the personal and professional strategies of self-care for teachers. The Delphi method was used to identify and understand the self-care strategies used by Saskatchewan schoolteachers. Fourteen participants with five or more years of teaching experience and from nine different school divisions in Saskatchewan contributed to the study. Each participant responded through two rounds of online questionnaires about his or her self-care practices. Self-care is associated with well-being and it is the individual teacher that can take steps to cultivate and maintain personal health. Data were analyzed using SurveyMonkey and NVIVo 9 qualitative analysis software programs, and Skovholt’s theoretical model of self; strategies and themes were identified. A visual representation of participant’s responses was developed. The most common self-care strategies identified were talking with friends and family, healthy eating, discussing events from the classroom with support system at school, drinking water, and volunteering. The findings are described alongside implications for teachers and other helping professionals as well as future research.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».