Survey on the Sustainable Well-Being of Primary School Teachers Based on the OECD Research Framework in Guangdong Province
Notice bibliographique
Résumé
This quantitative study investigates primary school teacher well-being in Guangdong Province, grounded in the OECD research framework and Seligman’s positive psychology theory. The study aims to assess teacher well-being dimensions and sustainable outcomes and to explore differences based on demographic and employment factors. A stratified random sample of 400 teachers completed a validated questionnaire covering Cognitive Well-Being (CWB), Subjective Well-Being (SWB), Physical and Mental Well-Being (PMWB), Social Well-Being (SOWB), and Self-Rated Well-Being (SRWB). The results yielded a KMO value of 0.928 and Cronbach’s alpha of 0.812. The findings show high levels of CWB and SOWB, reflecting effective goal achievement, classroom management, and professional relationships. However, SWB, PMWB, and SRWB were moderate, indicating issues related to stress, physical strain, and workload concerns. SWB was found to be a strong predictor of sustainable well-being (r = 0.921, p < 0.001), followed by SRWB and SOWB. Demographic and employment factors influenced well-being outcomes. Public school teachers experienced educators, and those with stable employment and higher incomes reported better outcomes. No significant differences in PMWB were observed across groups. These findings highlight the need for targeted interventions to promote emotional resilience and equitable support for teachers.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| 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) | 0,001 | 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 ».