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Record W1785791830 · doi:10.71781/6337

L'épuisement professionnel des enseignants : l'indiscipline des élèves et le rôle modérateur du sentiment d'autoefficacité

2014· dissertation· fr· W1785791830 on OpenAlexaboutno aff
Robert Scott DuBois

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2014
Typedissertation
Languagefr
FieldPsychology
TopicStress and Burnout Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette étude cherche à identifier les types de comportements d’indiscipline qui ont des relations significatives avec les composantes de l'épuisement professionnel et à déterminer le rôle du sentiment d'autoefficacité des enseignants dans la relation entre l'indiscipline scolaire et l'épuisement professionnel. Nous avons fait parvenir des questionnaires, en début et fin d'année scolaire, à des enseignants d'écoles secondaires publiques francophones de la région de Lanaudière et de Québec. Nous avons procédé à des analyses statistiques longitudinales. Les résultats des régressions multiples (n=98) montrent que les actes d'hostilité à l'endroit des enseignants et la non-préparation des élèves sont associés positivement à l'épuisement professionnel et qu'un haut niveau du sentiment d'autoefficacité joue un rôle modérateur en regard des retards injustifiés de élèves et des actes d'hostilité. Les résultats des analyses qualitatives (n=449) confirment que la gestion de l'indiscipline est l'aspect le plus anxiogène de la profession enseignante et que, plus particulièrement, les actes d'hostilité des élèves à l'endroit des enseignants représentent les événements les plus stressants. La principale contribution de cette recherche se situe au niveau de la compréhension du rôle du sentiment d'autoefficacité des enseignants: un sentiment d'autoefficacité élevé représente un facteur de protection dans la relation entre l'indiscipline scolaire et l'épuisement professionnel.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.407
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0140.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.024
GPT teacher head0.252
Teacher spread0.228 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2014
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