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Enregistrement W4404704191 · doi:10.5539/ies.v17n6p90

Empirical Investigation of Work-Family Conflict and Teachers’ Happiness Through Employee Assistance Programs in Yunnan Middle Schools

2024· article· en· W4404704191 sur OpenAlexvenueno aff
Xiao Li, Saifon Songsiengchai, Premsuree Chiamthong, Panjanat Vorawattanachai

Notice bibliographique

RevueInternational Education Studies · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWork-Family Balance Challenges
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHappinessPsychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims to (1) explore the influence of work-family conflict on middle school teachers’ happiness and (2) investigate whether the implementation of the Employee Assistance Program (EAP) affects middle school teachers’ happiness. A quantitative research approach with a sample size of 242 teachers from public and private middle schools in Yunnan province, China, was used, as determined by the Krejcie and Morgan’s (1970) table. The research instruments were two questionnaires: (1) The Work-Family Conflict Scale and (2) the Employee Assistance Program Scale. The results presented that (1) the influence of work-family conflict on middle school teachers’ happiness was mean=3.41 and S.D.=1.13. It was the rating of “moderate,” (2) implementation of the Employee Assistance Program (EAP) had a moderating effect on middle school teachers’ happiness was at the level of mean =3.20 and S.D.=1.10. It was the rating of “moderate” that work-family conflict significantly impacts middle school teachers’ happiness, and employee assistance programs significantly moderate middle school teachers’ happiness. However, this study’s limitations arise from its focus on middle school teachers and the lack of extensive analysis of various EAP dimensions and work-family conflict aspects. Additionally, the findings may not apply to teachers in other educational stages, such as primary schools or universities. Future research could investigate the specific dimensions and implementation items of the EAP for middle school teachers, offering insights into their most pressing needs concerning work, life, and health. Such research would contribute to developing a better working environment and learning atmosphere for teachers and students.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,237
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,194 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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