A Study of the Present Situation of Occupational Well-Being among Kindergarten Teachers<br>&#8212;Based on OECD &#8220;Teachers&#8217; Well-Being: Data Collection and Analysis Framework&#8221;
Notice bibliographique
Résumé
Drawing from the OECD’s “Teachers’ Well-being: Data Collection and Analysis Framework”, this study investigates the current state of occupational well-being among 394 kindergarten teachers in Suzhou. It reveals that the overall level of occupational well-being among kindergarten teachers is at the middle level, with the highest social well-being and the lowest physical and mental well-being; There are significant differences in the occupational well-being of kindergarten teachers in terms of teaching experience and professional titles. Kindergarten teachers with more than 16 years of teaching experience have the highest occupational well-being, while kindergarten teachers with less than 5 years of teaching experience have significantly lower occupational well-being than other teachers; Senior kindergarten teachers have the highest sense of occupational well-being, while kindergarten teachers with second level titles have significantly lower levels of occupational well-being compared to other teachers. Based on research data, in order to enhance the occupational well-being of kindergarten teachers, this study suggests paying attention to the physical and mental well-being, and strengthening the health support system; inspiring a sense of well-being throughout the entire career process and optimizing the career development strategies for kindergarten teachers; creating a good professional environment for kindergarten teachers to reduce their workload and enhance their abilities.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».