Work-life conflict and intention to leave among teachers: The role of working time arrangements
Notice bibliographique
Résumé
Attrition is a salient issue in the teaching profession, which also observes important work-life conflict. This paper assesses the influence of working time arrangements on teacher work-life conflict and intention to leave. Our descriptive results indicate that teachers experience high levels of work-family conflict and indicate moderate intention to leave. We ran ordinal logistic regressions to assess the impact of various working time arrangements onto teacher work-family conflict and intention to leave. After adjusting for sociodemographic variables, effective use of flexible hours was associated with lesser odds of experiencing conflict, while unavailability of reduced working time and study leaves was associated with greater odds of experiencing conflict. Access to, and effective use of personal/family leaves was associated with less intention to leave. However, not being able to reduce one’s work hours or to access a study leave was associated with increased intention to leave. Overall, our results point to a need for more control over the amount of hours they work, to attend to non-work needs. Our findings shed light on the reasons behind teacher attrition with regards to work-life conflict. These findings reinforce the necessity for a greater access to leaves, voluntary reduced working time and flexible hours for teachers. Investing in these key resources may reduce teacher work-life conflict and intention to leave, and thus contribute to teacher retention in the profession.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».