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Enregistrement W1785791830 · doi:10.71781/6337

L'épuisement professionnel des enseignants : l'indiscipline des élèves et le rôle modérateur du sentiment d'autoefficacité

2014· dissertation· fr· W1785791830 sur OpenAlexaboutno aff
Robert Scott DuBois

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2014
Typedissertation
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueStress and Burnout Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette étude cherche à identifier les types de comportements d’indiscipline qui ont des relations significatives avec les composantes de l'épuisement professionnel et à déterminer le rôle du sentiment d'autoefficacité des enseignants dans la relation entre l'indiscipline scolaire et l'épuisement professionnel. Nous avons fait parvenir des questionnaires, en début et fin d'année scolaire, à des enseignants d'écoles secondaires publiques francophones de la région de Lanaudière et de Québec. Nous avons procédé à des analyses statistiques longitudinales. Les résultats des régressions multiples (n=98) montrent que les actes d'hostilité à l'endroit des enseignants et la non-préparation des élèves sont associés positivement à l'épuisement professionnel et qu'un haut niveau du sentiment d'autoefficacité joue un rôle modérateur en regard des retards injustifiés de élèves et des actes d'hostilité. Les résultats des analyses qualitatives (n=449) confirment que la gestion de l'indiscipline est l'aspect le plus anxiogène de la profession enseignante et que, plus particulièrement, les actes d'hostilité des élèves à l'endroit des enseignants représentent les événements les plus stressants. La principale contribution de cette recherche se situe au niveau de la compréhension du rôle du sentiment d'autoefficacité des enseignants: un sentiment d'autoefficacité élevé représente un facteur de protection dans la relation entre l'indiscipline scolaire et l'épuisement professionnel.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,407
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0140,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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