Determining post-pandemic organizational health in the education sector: A review of a school-based workshop programming intervention
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to evaluate the effectiveness of a post-pandemic, school-based workshop programming intervention developed by a national mental health organization, to support education sector employees as they navigate post-pandemic challenges. Using a qualitative approach, data were gathered through post-workshop interviews conducted during the 2022-23 school year, and analysed according to five key indicators of organizational health: connectedness, organizational commitment, well-being, recovery and resilience. Findings indicate that while some participants continued to report role strain in each of these areas, highlighting the need for improved worklife balance, the workshop intervention positively influenced employee well-being through enhanced awareness of mental health resources and increased capacity for supportive dialogue with colleagues. This was notable specifically, when participants were aware of their emotional resilience and able to manage it effectively. The study highlights the vital role of sensemaking in helping education sector employees interpret complex or challenging situations. The research demonstrates that understanding these nuances can better inform future programming aimed at reducing further stress, minimizing additional burnout and preventing potential staff turnover. Accordingly, practical insights are suggested to guide the development of initiatives that enhance employee well-being, strengthen individual resilience and reinforce organizational commitment within the sector, factors that ultimately contribute to more sustainable and supportive work environments in education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».