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Enregistrement W4390870925 · doi:10.55016/ojs/ajer.v69i4.75886

Stress, Coping, and Well-being in Teachers and School Administrators

2023· article· en· W4390870925 sur OpenAlexaffvenue
Vera Woloshyn, Michael Savage, Kimberly Maich, Sharon Penney

Notice bibliographique

RevueAlberta Journal of Educational Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueResilience and Mental Health
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyCoping (psychology)StressorCompassion fatigueMental healthHumanitiesMedical educationClinical psychologyBurnoutMedicinePsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study explored educators’ self-reported state of well-being, perceived stressors, and use of coping strategies. Data collection consisted of an online survey and semi-structured focus groups. In total, 115 educators completed the online survey and 18 educators participated in the focus groups. Educators reported overall experiences of poor well-being, low resilience, high levels of compassion fatigue, and high levels of emotional exhaustion. Participants identified ongoing stressors related to supporting student learning and well-being, overseeing classroom environments, navigating limited community-based resources and supports, and managing increasing administrative demands and functions. Implications of the findings for practice are discussed. Keywords: Stress; Coping; Well-being; Educators; Mental Health Cette étude a exploré l'état de bienêtre déclaré par les éducateurs, les facteurs de stress perçus et l'utilisation de stratégies d'adaptation. La collecte des données a consisté en une enquête en ligne et des groupes de discussion semi-structurés. Au total, 115 éducateurs ont répondu à l'enquête en ligne et 18 éducateurs ont participé aux groupes de discussion. Les éducateurs ont fait état d'expériences globales de malêtre, de faible résilience, de niveaux élevés d'usure de la compassion et de niveaux élevés d'épuisement émotionnel. Les participants ont identifié des facteurs de stress permanents liés au soutien de l'apprentissage et du bienêtre des élèves, à la supervision des environnements de classe, à la navigation dans les ressources et soutiens communautaires limités, et à la gestion des demandes et fonctions administratives croissantes. On discute des implications des résultats pour la pratique. Mots clés : stress ; adaptation ; bienêtre ; éducateurs ; santé mentale

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,500
Écart entre enseignants0,434 · 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'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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