La santé psychosociale des enseignants et des enseignantes
Bibliographic record
Abstract
Afin de promouvoir la santé psychosociale des enseignants et des enseignantes, il convient de mettre en évidence les facteurs de risque inhérents à cette profession, mais aussi, et surtout, les facteurs de protection qui peuvent être pris en charge dans le cadre de la formation et de l’activité professionnelle, notamment dans le contexte de la classe et des établissements scolaires. Cet ouvrage repose sur une approche multidisciplinaire et se veut un point de convergence de spécialistes québécois, suisses, français et italiens qui privilégient une approche positive et préventive de la santé à l’école. Il met à la disposition des professionnels de l’enseignement, des étudiants, des formateurs et formatrices d’enseignants, des directions d’écoles et des autorités scolaires des pistes de prévention afin de favoriser la santé psychosociale des enseignants et enseignantes. Vue l’ampleur de la problématique de la santé psychosociale à l’école, cet ouvrage traite exclusivement de la santé de la profession enseignante. La publication d’un autre ouvrage qui portera sur la santé psychosociale des élèves est prévue pour 2011 aux Presses de l’Université du Québec.
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 | 0.011 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.002 |
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".