How Principals and Other School-Level Leaders Manage Their Emotions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Healthy and adaptive strategies for regulating emotions and coping with the demands of their jobs can help school-level leaders mitigate the factors and forces heightening the emotional aspects of their work, stave off the negative effects of work intensification and achieve wellness. As with most individuals in most professions, school-level leaders use several different strategies to manage their emotions and cope with the stresses associated with their work. Some of these coping strategies are associated with positive outcomes including situation selection and exercising autonomy over their workday, talking to colleagues, reappraisal, humour, controlled breathing, exercise and engaging in hobbies outside of work. However, even the most experienced and effective school-level leaders demonstrate a proclivity for engaging in coping strategies associated with maladaptive and negative outcomes. These maladaptive strategies include worrying about events over which they have little or no control, masking one's emotions using expressive suppression, using thought suppression to deal with symptoms of emotional exhaustion, distraction, manipulating the emotions of others as well as use of illegal or prescription drugs, alcohol and other forms of self-medication. This chapter concludes with a discussion of how there can be some overlap between these strategies in practice and how they are classified.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,010 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».