Exploring the relationship between meaning at work and subjective wellbeing among language teachers
Notice bibliographique
Résumé
The concept of meaning at work has gained significant attention in organizational psychology. As teaching is a profession often associated with high levels of emotional investment and personal engagement, understanding how the perception of meaning in work influences teachers’ wellbeing is crucial. This study aimed to explore the relationship between meaning at work and subjective wellbeing among English as a Foreign Language (EFL) teachers. It sought to quantify this relationship through regression analysis and further elucidate it through thematic analysis of qualitative interview data. The study involved 65 EFL teachers, with data collected via the Work and Meaning Inventory (WAMI) and the Subjective Well-being Scale. Linear regression analysis was used to examine the relationship between meaning at work and subjective wellbeing. Additionally, in-depth interviews with 12 teachers provided qualitative insights, analyzed through thematic analysis to identify emergent themes relating to meaning at work and its impact on wellbeing. Regression analysis revealed a significant positive relationship between meaning at work and subjective wellbeing (R² = .394, p < .001). The thematic analysis of interview data yielded four main themes: personal fulfillment and job satisfaction, professional growth and self-realization, sense of purpose and contribution to society, and connection and relationships. These themes underscored the multifaceted ways in which meaning at work contributes to language teachers’ wellbeing. The study highlights the profound impact of meaning at work on EFL teachers' subjective wellbeing. The findings emphasize the importance of fostering meaningful work environments in educational settings to enhance teacher wellbeing, with implications for teacher retention, job satisfaction, and overall school climate.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».