Notice bibliographique
Résumé
This action research project examined school leaders’ role in supporting classroom teachers’ mental health within Prince Edward Island schools. The study explored the question: How can Prince Edward Island’s school leaders support the mental health needs of teachers in Prince Edward Island (PEI)? Using action research methodology, and specifically an action research engagement model I interviewed three classroom teachers from across PEI with between three and thirteen years of experience and conducted a focus group with five school principals from various schools in PEI with experience ranging from four to eighteen years. I undertook this work with the approval of the Royal Roads University Ethics Board, the Department of Education Early Learning and Culture’s (DEEC) External Research Review Committee and in line with the Royal Roads University Ethics Policy. A literature review investigated leadership models and teacher mental health and competencies fundamental to supporting teacher mental health. Key themes include teacher workload, teacher appreciation, teacher autonomy, teacher mental health, teacher collaboration, and the leadership competencies included in the ethical, appreciative, and servant leadership models. The key findings of this study explored the link between school leadership and teachers’ mental health and the ability of school leaders to create school cultures conducive to supporting and improving teachers’ mental health. The major recommendations offered actions the DEEC could undertake to facilitate leadership development in school leaders using leadership models supportive of teachers’ mental health and create opportunities to increase collaboration and shared learning that could foster schools as supportive, collaborative learning networks tasked with improving the collective capacity of students.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| 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 | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».