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Enregistrement W2844707889 · doi:10.5539/gjhs.v10n8p79

Occupational Well-Being: A Structural Equation Model of Finnish and Estonian School

2018· article· en· W2844707889 sur OpenAlexvenueno aff
Sari Laine, Kerttu Tossavainen, Tiia Pertel, Kädi Lepp, Hannu Isoaho, Terhi Saaranen

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueWorkplace Health and Well-being
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTyösuojelurahastoOLVI-SäätiöSuomen KulttuurirahastoItä-Suomen Yliopisto
Mots-clésEstonianStructural equation modelingViewpointsCompetence (human resources)PsychologyOccupational safety and healthMedicineSocial psychologyMathematicsPhysicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to test the original Occupational Well-being of School Staff Model (OWSS Model) from 2005. This model was tested using data collected in two stages (in 2010 and in 2013) from school staff in Finnish and Estonian public primary and secondary schools. In 2010, there were 486 Finnish respondents (Finnish study 1), and in 2013, there were 545 Finnish respondents (Finnish study 2). Correspondingly, there were 1330 Estonian respondents in 2010 (Estonian study 1), and 974 Estonian respondents in 2013 (Estonian study 2). Based on structural equation modelling, Finnish data from 2010 and 2013 suited the OWSS Model well. Based on Estonian data from 2010 and 2013, the model was slightly improved, but its main structures remained largely unchanged. On the whole, the results support the previous notion that the occupational well-being of school staff should be examined with reference to a broad spectrum of four viewpoints covering working conditions, worker and work, the working community and professional competence. General occupational well-being of the working community and subjective occupational well-being were best explained by working atmosphere and appreciation of others’ work, especially in Finland. In Estonia, occupational well-being was best explained by working atmosphere and appreciation of others’ work and working space, postures and equipment. Long-term testing with data from two countries and from two different testing periods confirmed that the model may continue to be applied in school contexts for planning, implementation and evaluation of occupational well-being, as well as for promoting public health.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,169

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,378 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations11
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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