The End of Leisure: Are Preferred Leisure Activities Contraindicated for Education-Related Stress/Anxiety Reduction?
Notice bibliographique
Résumé
Teacher stress is an increasing problem not only for practicing teachers but for student teachers as well. It leads to professional teachers leaving the profession, and future teachers enduring much stress and anxiety throughout teacher education programs. To further explore effects of stress, teacher candidates were surveyed with respect to (1) the role of their leisure preferences and (2) their stress levels related to Pedagogy, Evaluation, Class Management, and Interpersonal Relations. In Study One (<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mrow><mml:mi>n</mml:mi><mml:mo>=</mml:mo><mml:mn>216</mml:mn></mml:mrow></mml:math>), a profile of leisure preferences was comprised, and findings from the relationship between leisure preferences and teaching anxieties contributed to a profile to explore reduced anxiety over time. A follow-up investigation (Study Two,<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mrow><mml:mi>n</mml:mi><mml:mo>=</mml:mo><mml:mn>136</mml:mn></mml:mrow></mml:math>) tested the discriminatory potential of these leisure profile variables to separate those who showed less anxiety over time from those who regressed. Surprisingly, increased anxiety was associated with higher leisure in Sports, Adventure, Travel, and Exotica and with non-Science majors, Human Kinesiology majors, and Males. Some leisure preferences appear to be counterintuitive, given commonsense notions of the value of leisure. A Leisure Preferences Profile serves to facilitate discrimination between groups (improvement in anxiety levels versus no improvement) with respect to Pedagogical and Evaluation anxiety. A Composite Profile suggests that Leisure preferences related to Sports, Adventure, and Exotica are counterproductive in reducing stress related to Pedagogy. Implications are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 tête enseignante, 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 ».