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Enregistrement W4414608196 · doi:10.5539/ies.v18n5p135

Survey on the Sustainable Well-Being of Primary School Teachers Based on the OECD Research Framework in Guangdong Province

2025· article· en· W4414608196 sur OpenAlexvenueno aff
Thanida Sujarittham, Phisanu Bangkheow, Chollada Pongpattanayothin, Trai Unyapoti

Notice bibliographique

RevueInternational Education Studies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEducational Reforms and Innovations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological resilienceWorkloadSchool teachersPsychological interventionConceptual frameworkSample (material)Stratified samplingWell-beingMultilevel model

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,394
Score d'incertitude au seuil0,934

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,346 · 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
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