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Enregistrement W4407574296 · doi:10.1111/ejed.70018

Evaluation of a Wellness Programme for Preservice Teachers in Hong Kong: Promoting Educational Excellence Through Resilience to Stress ( <scp>PEERS</scp> )

2025· article· en· W4407574296 sur OpenAlexaff
Arita W. Y. Chan, TJ Leigh, Bilun Naz Böke, Hui Wang, Cynthia So, Nancy L. Heath

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Education · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueResilience and Mental Health
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesWYNG Foundation
Mots-clésExcellenceResilience (materials science)PsychologyPsychological resilienceStress (linguistics)PedagogyMedical educationPolitical scienceMedicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT This study aimed to evaluate the effectiveness of a wellness programme for preservice teachers, Promoting Educational Excellence through Resilience to Stress (PEERS) . The intervention group participants, who took part in the 4‐week PEERS programme, and the comparison group participants were recruited online. A battery of self‐report scales assessed various psychological constructs, including coping self‐efficacy, resilience, mental health, well‐being, mindfulness and self‐compassion. Data were collected at three time points: before the intervention (T1), immediately after programme completion (T2) and 4 weeks after programme completion (T3). Results suggested that the intervention group participants reported significant improvements in coping self‐efficacy, resilience and the nonjudging facet of mindfulness. High programme satisfaction was also reported, with 96% of the participants rating the overall programme as good or excellent. Therefore, the results demonstrate the effectiveness and positive impact of the PEERS programme on the resilience and coping efficacy of preservice teachers in Hong Kong.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,760
Score d'incertitude au seuil0,477

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,372 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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