Prevalence and Correlates of High Stress and Low Resilience among Teachers in Three Canadian Provinces
Notice bibliographique
Résumé
Objective: High stress levels can be problematic for teachers and indirectly affect students. Resilience may be a protective factor for overcoming stress. Knowledge about the prevalence and correlates of high stress and low resilience will provide information about the extent of the problem among teachers in Canada. Methods: This is a cross-sectional study among teachers in Alberta, Nova Scotia, and Newfoundland and Labrador in Canada. Participants self-subscribed to the Wellness4Teachers supportive text messaging program and completed the online survey on enrollment. Baseline data collection occurred from 1 September 2022 to 30 August 2023. Resilience and stress were, respectively, assessed using the Brief Resilience Scale (BRS) and the Perceived Stress Scale (PSS-10). The data were analyzed with SPSS version 28 using chi-squared tests and binary logistic regression analysis. Results: A total of 1912 teachers subscribed to the Wellness4Teachers program, and 810 completed the baseline survey, yielding a response rate of 42.40%. Most of the participants, 87.8%, were female, and 12.2% were aged 18 to 61 and above. The prevalence of low resilience was 40.1%, and high stress had a prevalence of 26.3%. After controlling for all the other variables in the logistic regression model, participants with low resilience were 3.10 times more likely to experience high-stress symptoms than those with normal to high resilience (OR = 3.10; 95% CI: 2.18–4.41). Conversely, participants who reported high stress were 3.13 times more likely to have low resilience than those with low to moderate stress (OR = 3.13; 95% CI: 2.20–4.44). Additionally, junior and senior high school teachers were, respectively, 2.30 times (OR = 2.30; 95% CI: 1.25–4.23) and 2.12 times (OR = 2,12; 95% CI: 1.08–4.18) more likely to have low resilience compared to elementary school teachers. Conclusions: Our study findings suggest a high prevalence of stress and low resilience among teachers in the three Canadian provinces. Administrators, policymakers in the educational field, school boards, and governments should integrate stress management and resilience-building strategies into teachers’ training and continuing professional development programs.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».