Canadian Music Teachers’ Burnout and Resilience Through the Second Wave of the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic globally impacted teachers’ wellbeing as they adjusted their practices to accommodate physical distancing, online learning, and hybrid models. Coinciding these changes, music teachers were impacted by local health regulations and school divisional policy revisions prohibiting singing and playing wind instruments indoors. Consequently, music teachers were required to abruptly change their practice, were displaced to alternative locations (e.g., gymnasiums), and/or were required to use travelling carts to teach. Research into the impacts that COVID-19 policy changes had on school music remains limited in Canadian contexts. To provide insight into this phenomenon, the research question was formulated: “What are music teachers’ perspectives on how the COVID-19 pandemic impacted their sense of wellbeing?” To facilitate the inquiry, a mixed-methods approach was utilized via an online attitudinal survey, a questionnaire, and focus group discussions. In total, 218 music teachers across Manitoba, Canada participated in the online survey and completed the questionnaire while 21 music teachers participated in focus group discussions. Findings demonstrated that music teachers experienced significantly strenuous working conditions throughout the pandemic, resulting in many teachers considering early retirement or resignation. Despite these challenges, music teachers demonstrated considerable resilience as they navigated the educational landscape in the province.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».