School climate and social–emotional learning: Predicting teacher stress, job satisfaction, and teaching efficacy.
Notice bibliographique
Résumé
The aims of this study were to investigate whether and how teachers' perceptions of social-emotional learning and climate in their schools influenced three outcome variables--teachers' sense of stress, teaching efficacy, and job satisfaction--and to examine the interrelationships among the three outcome variables. Along with sense of job satisfaction and teaching efficacy, two types of stress (workload and student behavior stress) were examined. The sample included 664 elementary and secondary school teachers from British Columbia and Ontario, Canada. Participants completed an online questionnaire about the teacher outcomes, perceived school climate, and beliefs about socia-emotional learning (SEL). Structural equation modeling was used to examine an explanatory model of the variables. Of the 2 SEL beliefs examined, teachers' comfort in implementing SEL had the most powerful impact. Of the 4 school climate factors examined, teachers' perceptions of students' motivation and behavior had the most powerful impact. Both of these variables significantly predicted sense of stress, teaching efficacy, and job satisfaction among the participants. Among the outcome variables, perceived stress related to students' behavior was negatively associated with sense of teaching efficacy. In addition, perceived stress related to workload and sense of teaching efficacy were directly related to sense of job satisfaction. Greater detail about these and other key findings, as well as implications for research and practice, are discussed
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».