Investigating the Role of Emotional Intelligence and Role Conflict on Job Burnout among Special Education Teachers
Notice bibliographique
Résumé
The need to take appropriate care of children with disabilities by the relevant stakeholders as the world moves into the post-COVID era has become imperative. Hence, this work investigated how family-to-work, work-to-family conflicts, and emotional intelligence influenced the four dimensions of job burnout (enthusiasm towards the job, psychological exhaustion, indolence, and guilt) among teachers administering children with disabilities. This was assessed using a cross-sectional online survey design of 276 special education teachers (female = 159; mean age = 32.5, SD = 10.1) from the Nigerian population of teachers. Data were collected using structured psychological tests, including the Work and Family Conflict Scale (WFCS), Emotional Intelligence Scale, and Job Burnout Scale. Results indicated that emotional intelligence predicted all the dimensions of job burnout in teachers except psychological exhaustion. The independent variables failed to predict psychological exhaustion; however, family-to-work conflict independently predicted indolence. Furthermore, the results revealed no gender difference in all four dimensions of job burnout. Based on these findings, it was recommended that an intervention strategy targeting the promotion of emotional intelligence and adequate provision of modern facilities to be used to assist teachers in their special skills delivery.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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 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 ».