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Enregistrement W3016038126 · doi:10.3389/fpsyg.2020.00626

A Multilevel Person-Centered Examination of Teachers’ Workplace Demands and Resources: Links With Work-Related Well-Being

2020· article· en· W3016038126 sur OpenAlexaff
Rebecca J. Collie, Lars‐Erik Malmberg, Andrew J. Martin, Pam Sammons, Alexandre J. S. Morin

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMotivation and Self-Concept in Sports
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyMultilevel modelWork (physics)Scale (ratio)Resource (disambiguation)School teachersJob satisfactionMedical educationMathematics educationSocial psychologyMedicineStatisticsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Teachers' healthy and effective functioning at work is impacted by the demands they face and the resources they can access. In this study, person-centered analysis was adopted to identify distinct teacher profiles of demands and resources. We investigated teachers' experiences of two job demands (barriers to professional development and disruptive student behavior), two job resources (teacher collaboration and input in decision-making), and one personal resource (self-efficacy for teaching). Using data from the Teaching and Learning International Survey (TALIS) 2013, the study involved 6,411 teachers from 369 schools in Australia and 2,400 teachers from 154 schools in England. In phase one, latent profile analysis revealed five teacher profiles that were similar across the two countries: the Low-Demand-Flourisher (12%), Mixed-Demand-Flourisher (17%), Job-Resourced-Average (34%), Balanced-Average (15%), and Struggler (21%). The profiles were differently associated with two background characteristics (teacher gender and teaching experience) and two work-related well-being outcomes (job satisfaction and occupational commitment). In phase two, we extended our analysis to the school-level to identify school profiles based on the relative prevalence of the five teacher profiles within a school. Indeed, a yield of large scale datasets such as TALIS is that there are sufficient units at the school-level to enable institutional insights, beyond insights garnered at the individual teacher-level. Two school profiles that were similar in both countries were revealed: the Unsupportive school profile (58%) and the Supportive school profile (42%). The Supportive school profile was associated with higher school-average teacher job satisfaction and occupational commitment than the Unsupportive school profile. Taken together, the findings yield knowledge about salient teacher and school profiles, and provide guidance for possible interventions at the teacher- and school level.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,221
Score d'incertitude au seuil0,939

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,245 · 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.

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

Citations79
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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