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Enregistrement W4415071997 · doi:10.1002/fer3.70018

Growing Pre‐Service Teachers' Well‐Being Capacity: Comparing the Perspectives of Teacher Education Programme Administrators and Teacher Candidates Across Canada

2025· article· en· W4415071997 sur OpenAlexafffundabout
Benjamin Kutsyuruba, Keith Walker, Karen Ragoonaden, Tim Claypool, Sabre Cherkowski, Lorraine Godden, John Bosica

Notice bibliographique

RevueFuture in Educational Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEarly Childhood Education and Development
Établissements canadiensCarleton UniversityUniversity of SaskatchewanUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British ColumbiaQueen's University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésTeacher educationSet (abstract data type)Promotion (chess)Faculty developmentFocus groupProfessional developmentStudent teacher

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Recognising the importance of addressing teacher development in the early career stages, our study examined programmatic considerations within teacher education programmes in Canada to determine the extent to which teacher preparation included support for and promotion of teacher well‐being as part of their pre‐service teaching development. Using mixed method design, this article compares the findings from two pan‐Canadian questionnaires, from administrators of teacher education programmes and from teacher candidates in seven teacher education programmes across Canada, examining the programme components and ways they encouraged a focus on preparing for multiple dimensions of well‐being. The data analysis approach involved comparisons and contrasts between the two questionnaires (a set of the same or similar questions regarding dimensions of well‐being) and with the themes derived from the review of related research on fostering well‐being in educational programmes. The findings provide foundational knowledge and related practices that have the potential to guide the development of future teaching professionals.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,187

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0100,003
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,354 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

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