The psychosocial work environment among educators during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The education sector has been heavily impacted by COVID-19. While the impact on school-aged children has received much attention, less attention has focused on the experiences of educators. AIMS: To compare various dimensions of the psychosocial work environment and health outcomes between educators engaged in online learning to those engaged in in-person learning in the Canadian province of Ontario. METHODS: Responses from 5438 educators engaged in either online or in-person learning were collected between 23 November and 21 December 2020; three months after the start of the 2020/21 academic year in September 2020. Psychosocial outcomes included quantitative demands, work pace, predictability, role conflicts, and social support from supervisors and co-workers; assessed using an abbreviated version of the Copenhagen Psychosocial Questionnaire. Secondary outcomes included burnout and sleep troubles. Ordinary Least-Squares regression models examined adjusted mean differences in the levels of outcomes for respondents in in-person versus online learning, after adjustment for a variety of covariates. RESULTS: Compared to respondents engaged in in-person learning, respondents engaged in online learning reported less predictability, higher role conflicts and less support from supervisors and co-workers. Statistically significant differences in work pace, burnout and sleep troubles were also observed across learning modes, although these differences did not exceed previously suggested thresholds for minimum important differences. CONCLUSIONS: Important differences in the psychosocial work environment were observed between respondents engaged in in-person learning versus online learning. Addressing these differences is required, given the potential continued importance of online learning within the context of the COVID-19 pandemic and beyond.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».