O-389 TECHNOSTRESS, PRIVACY, AND MAKING CONNECTIONS: WOMEN, WORK AND HEALTH CONDITIONS FOR ONLINE TEACHERS
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Although work and employment researchers have increasingly turned to the growing phenomenon of working and communicating digitally rather than face-to-face, we lack insight into the impact of this employment shift on specific professions. Our study examines the work organization and health impacts for elementary and high school teachers, who are mostly women and increasingly teaching online and from home. Methods This presentation describes an international scoping review of international English-language and Bengali literature published 2013 to 2023 on the health effects on teachers of online teaching, which is the first step of our larger Canada-Bangladesh study. Our systematic search of 4 databases includes empirical, peer-reviewed studies. Results Burnout was a key issue for teachers working online. Studies showed that work stress was associated with achieving an adequate social connection with students and with feelings of inadequate teaching due to the online medium. Further challenges for teachers working online include technostress (limited skills, connectivity hassle), privacy (home noise and background activity), digital surveillance (from both employers and parents), and ergonomics (workstation setup). Women teachers working from home also face competing expectations about housework and childcare. Discussion In the context of digital teaching, schoolteachers are a gendered profession facing new challenges related to home-work balance, privacy, and surveillance. These conditions require new approaches to training and occupational health and safety conditions. Conclusion Our recently funded study investigates the work and health of teachers in Canada and Bangladesh. Our scoping review results describe distinct health challenges of digital teaching related to social connection, technology, privacy and ergonomics.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle