Prioritising teachers’ health: The impact of ‘unstructured wellness time’ on educator wellness
Notice bibliographique
Résumé
Objectives and Setting: Schools are becoming more and more complex work environments, in turn impacting teachers’ well-being. This study aimed to better understand how one teacher’s well-being could be impacted when offered consistent opportunities to attend to their own personal wellness during school hours through monthly ‘unstructured wellness time’. Design and Methods: Using autoethnography, the research is an account of first author’s personal experiences as an educator. Data collection and analysis was an iterative and holistic examination of critical incidents, reflective journal entries and photographs to allow for ‘meaning-making’ and to convey the first author’s personal experiences throughout the ‘unstructured wellness times’. A Comprehensive School Health framework was also used to reflect on and interpret data throughout this study. Results: Findings showed that being offered consistent time throughout the school year to attend to teacher wellness led to an increase in feeling that first author’s health was of more value within the workplace. Conclusion: Key conclusions drawn from the study contribute to the growing amount of literature on teacher well-being and identify that with the proper supports in place, the concept of ‘unstructured wellness time’ could be an effective tool to improving teachers’ health within school workplace settings.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».