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Enregistrement W4386939193 · doi:10.1016/j.ssaho.2023.100674

Exploring teachers’ emotions in Eastern Canada: Understanding positive, neutral and negative experiences

2023· article· en· W4386939193 sur OpenAlexaffabout
Krista Ritchie, Caleb Morgan Young, Krishan Hayre, Paul S. Stemmler, Sará King, Melissa McGonnell

Notice bibliographique

RevueSocial Sciences & Humanities Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCommunication in Education and Healthcare
Établissements canadiensMount Saint Vincent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGratitudeIntrapersonal communicationPsychologyPerspective (graphical)Thematic analysisSocial psychologyEducational psychologyTask (project management)Interpersonal communicationPedagogyQualitative researchSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Teaching is both deeply inter- and intrapersonal, with the vast majority of time spent with students in the classroom. Taking an interactionist, positive psychology perspective, this exploratory study aimed to describe the emotions involved in salient positive and negative teaching experiences. 68 teachers participated in this anonymous survey-based study. Thematic analysis resulted in themes from positive experiences such as student-successes, relationships, and gratitude. Negative experiences involved primarily misbehavior, administrative conflict, and trauma. Negative experiences were associated with narrowed perspective-taking; positive experiences were associated with broadened perspective-taking. All intense emotions involved self-regulation to remain on task and achieve instructional goals. Preservice teachers should be taught the deeply emotional nature of their work and be trained regarding how to engage in self-regulation and teacher-student co-regulation as central to instructional processes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,234

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0140,005
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,661
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,187 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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