Assessing Teacher Burnout in Elementary Education: A Study in Southwestern Greece
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Occupational burnout in education is a major problem, especially among elementary school teachers (ESTs) who have the dual task of imparting knowledge and nurturing children’s emotional intelligence. Research in recent years focuses on understanding, preventing and addressing teachers’ burnout. Objectives We aimed to evaluate professional burnout levels among ESTs and identify associated factors. Methods We conducted a cross-sectional study among ESTs in southwestern Greece from September to December 2022. Participants answered to a self-administered questionnaire that included the Maslach’s Burnout Inventory Educator Survey (MBI-ES), socio-demographic, and other characteristics. Results A total of 126 ESTs (63.5% kindergarten, 36.5% elementary school) participated in the study, 81% were female, 39.7% were 31-40 years old, and 51 (40.5%) had 11-20 years of work experience. The majority (63.5%) had a permanent job, mainly as a preschool teacher. Teachers experienced moderate to high levels of job burnout, as indicated by measures of emotional exhaustion (mean 30.03), depersonalization (mean 9.45), and feelings of low personal achievement (mean 46.42). Male teachers had higher levels of emotional exhaustion (50% vs. 46.1%) and female teachers had significantly higher rates of low personal accomplishment (80.4% vs. 66.7%). More experienced teachers showed higher emotional exhaustion (11-12 years: 58.8% vs. 6-10 years: 44.4%). Finally, kindergarten teachers were more likely to report low levels of personal accomplishment compared to other teachers (84% vs. 68.6%). Conclusions Elementary school teachers experience moderate to high levels of job burnout, which is influenced by factors such as gender, years of service, employment status, and phase of teaching. These findings can serve as a basis for prevention strategies and interventions to reduce the effects of burnout in elementary school teachers. Disclosure of Interest None Declared
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».