The Impact of Teachers' Trust in Principal on Teacher Burnout
Notice bibliographique
Résumé
This explanatory mixed methods study explored the relationship between teachers’ \nperceived trust in their principal and teacher burnout. This study also explores novice \nteachers’ lived experience of trust in their principal and stress. Snowball sampling \nthrough a public Facebook post was used to gather participants during the 2019-2020 \nschool year for an online survey. The survey was conducted using the Faculty Trust in \nPrincipal subscale of the Omnibus-T Scale and Maslach’s Burnout Inventory for \nEducators to survey 165 Ontario teachers. Follow-up semi-structured interviews were \nconducted with three novice teachers within the first 5 years of their careers to outline \ntheir lived experiences and identify traits of principals that indicate trustworthiness. \nResults identified a negative correlation between trust in principal and emotional \nexhaustion, depersonalization, as well as a positive correlation between trust in principal \nand sense of personal accomplishment. Results also indicated a connection between \nincreased faculty trust in principal when they had a shorter working relationship. The \nnovice teachers interviewed perceive that principals can develop their trust through the \nindividual consideration and idealized influence components of transformational \nleadership. Participants also identified principals reducing their workloads and trusting \nthem as important components for trust development. Novice Ontario teachers identified \nstress due to high expectations, precarious employment, and the pressure to build a \npositive reputation as influencers in trust development.
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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 | 0,007 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».