MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4412829662 · doi:10.22329/jtl.v19i2.8414

Well-being Practices, Rhythms, and Commitments: Perspectives from Early-Career Teachers in British Columbia, Canada

2025· article· en· W4412829662 sur OpenAlexaffvenueabout
Andrew Harback, Hyne-Ju Huizenga, Benjamin Kutsyuruba

Notice bibliographique

RevueJournal of Teaching and Learning · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMotivation and Self-Concept in Sports
Établissements canadiensQueen's UniversityTrinity Western University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRhythmPedagogyPsychologyMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the ways to address stress and burnout in the teaching profession is by paying attention to teacher well-being. Seligman (2011) argued that there are five pillars of emotional health: positive emotions, engagement, positive relationships, meaning, and accomplishment, also known as the PERMA theory of well-being. This article details an action-research study that examined what PERMA-related practices, rhythms, and commitments teachers in British Columbia believed were the most influential in contributing to their overall wellness. Eight initial participants, who taught full-time, had at least three years of experience, and generally enjoyed their profession, were recruited from a public school and an independent school in British Columbia, Canada. Initial participants completed a quantitative well-being assessment known as the PERMA-Profiler, to identify a group of three teachers who would be appropriate for participation in the follow-up, qualitative, one-on-one interviews. Content analysis of teacher perspectives revealed an emphasis on the actions related to three key themes: the power of relationships, practicing gratitude through reflection, and intentionality surrounding time investment and allocation. This article concludes with implications for how to help teachers flourish, describing various practices, rhythms, and commitments that are beneficial for educators’ pursuits of emotional wellness.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,330
Score d'incertitude au seuil0,848

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Teaching and LearningMême sujetMotivation and Self-Concept in SportsTravaux en français237 207