Digital Companion Choice to Support Teachers’ Stress Self-management: Systematic Approach Through Taxonomy Creation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There are thousands of digital companions designed for emotional well-being and stress, including websites, wearables, and smartphone apps. Although public evaluation frameworks and ratings exist, they do not facilitate digital companion choice based on contextual or individual information, such as occupation or personal management strategies. OBJECTIVE: The aim of this study is to establish a process for creating a taxonomy to support systematic choice of digital companions for teachers' stress self-management. METHODS: We used a 4-step study design. In step 1, we identified the dimension of stress self-management and strategic classifications. In step 2, we identified the dimension of the digital techniques and conceptual descriptions. In step 3, we created 6 criteria for the inclusion of digital companions. In step 4, we used the taxonomy framework created by steps 1 and 2 and populated it with digital companions for stress self-management, as identified in step 3. RESULTS: First, in the dimension of stress self-management, we identified four classes of strategies: educational, physiological, cognitive, and social. Second, in the digital techniques dimension, we derived four conceptual descriptions for the digital companions' mechanisms of action: fostering reflection, suggesting treatment, peer-to-peer support, and entertainment. Third, we created six criteria for digital companion inclusion in the taxonomy: suitability, availability, evaluation, security, validity, and cost. Using the taxonomy framework and criteria, we populated it with digital companions for stress management ahead of presentation to teachers in a stress study workshop. CONCLUSIONS: The elements of our approach can be generalized as principles for the creation of taxonomies for other occupations or conditions. Taxonomies such as this could be a valuable resource for individuals to understand which digital companion could be of help in their personal context.
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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 | 0,050 | 0,119 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,026 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».