Long-term impacts of COVID-19 on stress and depression among teachers: Differences by gender
Notice bibliographique
Résumé
This article explores the impact of changes in teaching modalities resulting from the COVID-19 pandemic on the mental health of K-12 teachers, by gender, during the first year of the pandemic. Teachers from a random sample of K-12 schools in North Dakota and Minnesota were surveyed in April 2020, October 2020, and March/April 2021 about their current levels of stress and depression, as well as the frequency with which they experienced certain physical conditions. One-way analysis of variance and multiple regression were used to compare time points for each of the outcomes by gender. Female teachers were more likely to experience higher levels of stress than male teachers, while male teachers were more likely to experience higher levels of depression than female teachers, with spikes in stress and depression levels experienced by both males and females in Time 2. Additionally, physical symptoms were more likely to be experienced by female teachers, with Time 2 respondents overall reporting significantly higher proportions of physical symptoms than Time 1 or Time 3 respondents. Consistently experiencing heightened levels of stress and depression can lead to burnout for teachers. School districts need to monitor stress, especially among females, and depression, especially among males, to recognize the difference in experience for each gender in the teaching profession, as well as provide supports and resources to their teachers to help them in coping with these mental-health issues.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».