Examining the contributions of hope and optimism to teacher wellbeing and burnout through a structural equation modeling analysis
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the contributions of hope and optimism to teacher well-being and burnout through a Structural Equation Modeling (SEM) framework. A sample of 200 Iranian language teachers completed validated measures of hope, optimism, well-being, and burnout. Correlation analyses revealed strong positive relationships between hope and optimism, as well as their significant positive associations with well-being and negative associations with burnout. Mediation analyses demonstrated that burnout partially mediated the effects of hope and optimism on well-being. Path analysis indicated that optimism had a stronger protective influence against burnout ( β = -0.48) and a more pronounced effect on well-being ( β = 0.34) compared to hope ( β = -0.37 and β = 0.26, respectively). The findings highlight the distinct and complementary roles of hope and optimism in enhancing teacher well-being and reducing burnout, underscoring the importance of fostering these psychological resources to promote resilience and sustainable professional practice. By adopting a SEM approach, this study provides a more nuanced understanding of the pathways through which hope and optimism interact with burnout and well-being, offering insights for intervention and teacher support programs.
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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 | 0,000 | 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 ».