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Enregistrement W7005376423

Profiles of Italian preschool educators: younger teachers are at higher risk of psychological discomfort and burnout

2023· article· en· W7005376423 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueArchivio istituzionale della ricerca (Alma Mater Studiorum Università di Bologna) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth, psychology, and well-being
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBurnoutAnxietyLatent class modelOccupational burnoutPopulationScale (ratio)DemographicsEmotional exhaustionDistressMultivariate analysis of variance
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Recent research has emphasized that teachers are increasingly exposed to Burnout (prolonged and intense occupational distress with psycho-physical and emotional exhaustion, lack of motivation and a sense of ineffectiveness) due to specific properties of the education profession: close interaction between practitioner and users, intense emotional involvement and the increased socio-cultural context's pressures and demands on the school. This study aims to identify subgroups of preschool educators - a population still under-researched - based on socio-demographic and occupational factors and to determine how these subgroups are related to psychological variables (such as burnout, anxiety and alexithymia). Methods: 143 Italian preschool educators (females n = 138), aged from 20 to 60 years and older completed an online survey comprising the following tools: Maslach Burnout Inventory; State-Trait Anxiety Inventory Y-form; Toronto Alexithymia Scale (TAS-20); socio-demographic and occupational data sheet. A latent class analysis was applied to a set of indicators related to demographics (sex, age, degree) and job-related factors (job position, seniority, time of employment, number of children per class) to identify distinct profiles of educators. MANOVA was used to examine the relationship between the class membership and levels of burnout, state anxiety and alexithymia. Results: Three classes with different patterns were identified: a class (C1) with a high prevalence of teachers with higher age (>51 years), greater professional experience (>21 years) and stable employment; a class (C2) with a high prevalence of teachers aged 31-50, mostly in an open-ended contract and full-time employment; and a class (C3) with a high prevalence of young teachers (aged 20-30), with low professional experience (<10 years) and precarious work. C3 exhibited significantly greater levels of state anxiety (compared to C1), alexithymia (compared to C2) and Depersonalization dimension of Burnout, that is the tendency to distancing from others within relationships (compared to C1 and C2). Discussion: The youngest group of teachers seems to be the one most at a risk of discomfort and burnout, probably due to the job insecurity, anxiety and concern for the future typical of the contemporary society.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,309 · 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'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
Publié2023
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