Mental Health Experiences of Teachers: A Scoping Review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Teacher mental health continues to be of concern in elementary and secondary schools; however, supporting teacher wellbeing is understudied (Parker et al., 2012; Roffey, 2012), particularly from a gender perspective (Bourgeault et al., 2021). Among professionals, teachers exhibit one of the highest levels of job stress and burnout on the job. (Hakanen et al., 2006; Stoeber & Rennert, 2008). This scoping review investigates and consolidates the existing research on teacher mental health, leaves of absences, and return-to-work. Work context and personal factors/family context contribute to teacher stress and attrition and by extension may impact temporary leaves of absence (Pressley, 2021). Several articles report on interventions with moderate success to reduce teacher stress, but no studies evaluated return-to-work interventions (Ebert, 2014; Kwak et al., 2019). The amount of stress teachers are experiencing and the pressure that is causing them to burn out is the most common narrative present in the literature. The review highlights gaps in the literature surrounding teacher mental health, leaves of absence, and return-to-work and a notable gap regarding the role of gender.
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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 | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| 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 découle