Incidence de la pandémie de COVID-19 sur le bienêtre et la santé mentale des équipes1 de direction d’école : une recherche-action collaborative en milieux francophones minoritaires dans l’Ouest2 canadien
Bibliographic record
Abstract
Cette recherche-action collaborative vise à mieux comprendre l’incidence de la COVID-19 sur le bien-être et la santé mentale des membres (n = 63) des équipes de direction d’écoles en milieux francophones dans l’Ouest canadien. Les résultats obtenus, à la suite de l’analyse à l’aide du logiciel SPSS des réponses recueillies par questionnaire en ligne, révèlent que même si ces gestionnaires manquent de temps, ils demeurent engagés et éprouvent un sentiment de satisfaction. Moins de la moitié trouvent l’équilibre famille-travail et presque 40 % d’entre eux éprouvent de la difficulté à dormir la nuit. Les personnes ayant moins d’expérience en administration scolaire semblent plus durement touchées, plus de 75 % des répondants reconnaissent ressentir de l’anxiété et les stratégies de gestion du stress adoptées sont nombreuses. L’étude exploratoire souligne l’importance de se soucier de la santé mentale et du bien-être des membres de l’équipe de direction et de réfléchir aux ressources requises pour les soutenir dans l’exercice de leurs fonctions.
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 | 0.003 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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.
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".