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Record W4415977036 · doi:10.53967/cje-rce.6645

Des directions d’établissements d’enseignement sont épuisées. Pourquoi ?

2025· article· fr· W4415977036 on OpenAlexaffvenue
Florence Legris, Carole Sénéchal, Serge Larivée, Luc Brunet

Bibliographic record

VenueCanadian Journal of Education / Revue canadienne de l éducation · 2025
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicStress and Burnout Research
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsOccupational burnoutPopulationBurnoutBurnout syndrome

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’épuisement professionnel est un syndrome généré par du stress chronique au travail qui entraîne des conséquences néfastes pour la santé psychologique et physique des individus. Très étudié chez des populations d’enseignants et chez le personnel de la santé, à notre connaissance, peu de revues systématiques de la documentation ont porté sur les facteurs de risque de l’épuisement professionnel chez les directions d’école. L’objectif de cette recherche est de colliger les connaissances sur l’épuisement professionnel auprès de cette population à partir de l’instrument de mesure Maslach Burnout Inventory (MBI) afin de guider la recherche future et éventuellement mettre en place des interventions visant à prévenir le développement de ce syndrome chez cette population. Parmi les 552 articles initialement identifiés dans les bases de données, l’équipe de recherche en a retenu 15 pour cette revue systématique, en considérant les critères d’inclusion. Les facteurs de risque et de protection recensés sont nombreux. Cette revue systématique discute de huit facteurs individuels et cinq facteurs situationnels. Ces facteurs de risque et de protection observés dans d’autres types de populations peuvent également s’appliquer aux directions d’école. De plus, des facteurs jamais étudiés auparavant ont démontré une association avec l’épuisement professionnel chez cette population.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.491
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.000

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 head0.057
GPT teacher head0.361
Teacher spread0.304 · 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 designNot applicable
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
Published2025
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