An Inquiry into the Mental Health and Well-Being of Early Childhood Educators Who Have Worked within the Contemporary Ontarian Early Learning and Child Care Context
Notice bibliographique
Résumé
In Ontario, well-being is considered a foundation for learning and living well alongside young children (Ontario Ministry of Education, 2014), yet, pursuing well-being of early childhood educators (ECEs) is under-valued and under-studied. Previous literature has demonstrated inadequate working conditions and compensation for ECEs (e.g., Flanagan et al., 2013; Langford et al., 2020), who experience poor well-being, globally (Blöchliger & Bauer, 2018; Wells, 2015; Whitaker et al., 2013), yet adequate well-being in Quebec (Royer & Moreau, 2016). This study is the first inquiry into ECE’s well-being in Ontario and utilized thematic analysis to analyze the data from 15 interview transcripts. The results suggest that well-being reflects the relational work within a stressful sector, with little acknowledgement for the intensity, autonomy over work, and access to meaningful support. Unexpectedly, educators described their well-being as a relational negotiation between self (agency, identity), and other (connection, relational stress, alignment). Supporting the everyday life challenges and significantly adverse events of ECEs remains a pursuit for future research (Corr et al., 2017).
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».