Stress des enseignants envers l’intégration des élèves présentant des troubles du comportement
Bibliographic record
Abstract
Si plusieurs études rapportent que les problèmes de comportements constituent une source importante de stress, peu d’entre elles portent sur le stress spécifiquement lié à la présence en classe ordinaire d’élèves présentant des troubles du comportement (PTC). Cet article expose les résultats d’une étude exploratoire sur le stress des enseignants du secondaire à l’égard de l’intégration des élèves PTC dans leurs classes. L’échantillon se compose de 231 enseignants d’écoles secondaires du Québec. Les enseignants ont rempli un questionnaire de renseignements sociodémographiques ainsi que la partie B de l’Index of Teaching Stress (ITS) (Greene, Abidin et Kmetz, 1997). L’impact des élèves sur le processus d’enseignement ainsi que la perte de satisfaction par rapport à l’enseignement constituent les sources les plus importantes de stress. Le stress vécu semble être influencé par les cours reçus sur les troubles du comportement au moment de la formation initiale, par l’expérience relative aux troubles du comportement, par le niveau scolaire où enseignent principalement les enseignants et par le milieu où se situe l’école. Aucune différence n’est observée selon le genre des enseignants ni selon leur niveau de scolarité. Plus de 70 % des enseignants jugent qu’une formation additionnelle sur les troubles du comportement serait absolument nécessaire.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".