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Enregistrement W4412516687 · doi:10.1177/10482911251360367

Unequal Occupational Conditions When Work Turns Digital: The Case of Schoolteachers

2025· article· en· W4412516687 sur OpenAlexaffabout
Ellen MacEachen, Jennifer R. Whitson, Stéphanie Premji, Janice Aurini, Pamela Hopwood, Mary L. Miller, Yasmeen Almomani, Ishrat Sultana

Notice bibliographique

RevueNEW SOLUTIONS A Journal of Environmental and Occupational Health Policy · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueTechnostress in Professional Settings
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork (physics)Occupational safety and healthPsychologyOccupational exposureEnvironmental healthMedicineEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Telework has significantly increased in the aftermath of COVID-19 lockdowns. However, it is unclear how working conditions for the same job differ when work is conducted in-person versus remotely and online, and whether occupational health risks can be considered as equal across formats. Our study examined schoolteachers to understand online versus in-person teaching work and health conditions. Focus groups and interviews about online teaching took place in 2023 to 2024 with 47 Canadian teachers and tutors who teach from kindergarten to Grade 12. We identified 5 key areas where synchronous online teaching conditions diverted from traditional classroom teaching and posed particular occupational health challenges for teachers. These are digital surveillance, technostress, loss of control over the teaching environment, difficult student engagement work, and moral discomfort. We recommend that teachers' job contracts and collective agreements should distinguish between in-person and online teaching and take into account the different related risks.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,132

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0220,012
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0010,010
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,369 · 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'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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