Teacher Burnout in Pre‐Schools: The Role of Alexithymia and Job Satisfaction
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Teaching is one of the most stressful professions and teachers working with children aged 0‐6 years are particularly at risk of burnout. The study aims to investigate the extent of burnout in a sample of Italian teachers working in educational settings for children aged 0–6 years and to examine the role of alexithymia—hypothesized as a risk factor—and the role of job satisfaction—hypothesized as a protective factor—in the development of burnout. The study involved 130 teachers (mean = 39.21; s.d. = 11.52; female: 98.5%), who filled out the following instruments: Maslach Burnout Inventory‐Educators Survey; Toronto Alexithymia Scale; Job Satisfaction Scale. Results indicate that alexithymia is positively associated with emotional exhaustion and depersonalization and negatively associated with personal accomplishment. The alexithymia dimension Difficulty Identifying Feelings is the most significant predictor of all three aspects of burnout. Job satisfaction is negatively associated with emotional exhaustion and depersonalization and positively associated with personal accomplishment. Regression analyzes show that in the presence of alexithymia, job satisfaction reduces the risk of burnout in relation to the dimensions of emotional exhaustion and depersonalization. The results underline the need to simultaneously consider personal factors, such as alexithymia, and contextual factors, such as job satisfaction, to prevent the risk of burnout.
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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 | 0,000 |
| 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 ».