Psychological capital and well-being: An opportunity for teachers' well-being? Scoping review of the scientific literature in psychology and educational sciences
Notice bibliographique
Résumé
In a context marked by teachers' shortage, prioritizing teachers' well-being emerges as one of the factors that can encourage them to stay in the profession. Well-being is a multidimensional concept and difficult to define and measure. Moreover, its link with Psychological Capital (PsyCap), a concept that includes personal psychological resources (hope, self-efficacy, resilience, and optimism) (Luthans & Youssef, 2004), has received little attention in the educational sciences. The main objective of this paper is therefore to investigate the links between these two concepts from a theoretical point of view in psychology and educational sciences. For this purpose, the scoping review methodology (Tricco et al., 2018) is mobilized to identify research issues, methodological questions, and the various links between well-being and PsyCap. Based on a systematic review of 376 bibliographic references conducted in the main databases in psychology and educational sciences, 32 articles were selected analysed. The data extracted indicate that these concepts particularly affect teachers (42.11 % of subjects concerned, N = 42,750). In addition, all the sources selected report significant and positive statistical links between well-being and PsyCap. These results suggest possible avenues for research on teachers' well-being.
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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 | 0,015 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 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 ».