Secondary Traumatic Stress and Other Contributors to Teacher Burnout and Attrition
Notice bibliographique
Résumé
Teachers are the most important factor in eliciting positive student outcomes. Yet, teacher attrition is an increasing problem, due to the demands of the profession. These demands are exacerbated in high-needs schools, which serve students who are exposed to higher levels of stress and trauma. It is understood that, because of the populations high-needs schools serve, teachers who work in these schools are exposed to secondary traumatic stress (STS) at higher rates than other teachers. What is less clear is if STS exposure contributes to teacher attrition, beyond other known factors. The current study surveyed 104 teachers from a school district in North Louisiana to determine: (1) What symptoms and degree of secondary traumatic stress and general depression, anxiety, and stress are teachers in high-needs schools experiencing? (2) Does secondary traumatic stress contribute to teacher attrition, beyond other known contributors? (3) Does teacher self-efficacy moderate the relationship between secondary traumatic stress and teacher attrition? The findings indicate that a large number of teachers experience exposure to secondary trauma, and approximately a quarter of the teachers surveyed reported it was likely they would leave their school or the profession in the next year. Additionally, a logistic regression found that STS significantly contributes to teacher attrition beyond other known factors, including classroom demands and teacher self-efficacy. Finally, initial simple moderation analyses did not indicate that teacher self-efficacy significantly moderates the relationship between STS and teacher attrition.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».