The Effect of Ramadan and COVID-19 on the Relationship between Physical Activity and Burnout among Teachers
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to explore the effect of COVID-19 and Ramadan on physical activity (PA) and burnout in teachers and the relationship between them. A total of 57 secondary school teachers from public education centers participated in the present study. They were aged between 29 and 52 years. To determine the effect of Ramadan and COVID-19 on PA and burnout, participants completed the online questionnaires before COVID-19, one week before Ramadan and during the second week of Ramadan. The International Physical Activity Questionnaire-BREF and the Maslach Burnout Inventory-Human Services Survey were used to assess PA intensities and burnout, respectively. The data revealed that total PA (p < 0.001, p < 0.05, respectively) vigorous metabolic equivalent of task (MET) (p < 0.001, p < 0.05, respectively), moderate MET (p < 0.001, p < 0.01, respectively) were higher before COVID-19 and before Ramadan than during Ramadan. Regarding burnout subscales, emotional exhaustion (p < 0.001, p < 0.01, respectively) was higher before Ramadan than before COVID-19 and during Ramadan. A lower personal accomplishment was reported before Ramadan than before COVID-19 and during Ramadan (both p < 0.05). In addition, low to high correlations were observed between PA intensities and burnout subscales, except for the correlation between depersonalization and all PA intensities. In conclusion, Ramadan intermittent fasting along with PA was highly recommended for teachers and the general population to improve positive emotions and general health.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».