Le développement de la santé mentale positive des enseignantes des écoles publiques du Québec dans le contexte de leur travail : une étude qualitative écosystémique
Bibliographic record
Abstract
Mise en contexte : Afin d’assurer le développement de la santé globale et de la réussite éducative des jeunes, il importe de soutenir d’abord le développement d’une santé mentale positive (SMP) chez les enseignantes (Conseil supérieur de l’éducation, 2020). Actuellement, la plupart des initiatives visant le développement du bienêtre des enseignantes proposent des approches individuelles (Goyette, 2020; Vlasie, 2021). Les écrits scientifiques s’intéressent peu au rôle que peuvent jouer des composantes plus structurelles pour le développement de la SMP des enseignantes. Objectifs : Cette recherche vise à documenter, d’un point de vue écosystémique, les éléments qui facilitent et contraignent le développement de la SMP des enseignantes du Québec. Elle vise à orienter et influencer les décideurs et gestionnaires en éducation sur des mesures pouvant être mises en place pour favoriser la SMP des enseignantes. Méthode : Une étude qualitative écosystémique incluant une approche semi-inductive et un processus itératif a été menée. Des entrevues semi-dirigées ont été réalisées auprès de 7 enseignantes francophones qualifiées du Québec, ayant de 3 à 20 années d’expérience en enseignement. Analyse : Dans un premier temps, les transcriptions fidèles des entrevues ont été analysées à l’aide d’une démarche thématique (Paillé et Mucchielli, 2016) inspirée du cadre référentiel écologique de Bronfenbrenner (1979) et Théorêt (2005). Dans un second temps, les différents éléments ont été distingués comme facilitant ou contraignant le développement de la SMP des enseignantes. Résultats : Cinq éléments ressortent de nos analyses et semblent influencer autant positivement que négativement le développement de la SMP des enseignantes: La formation initiale, les débuts de carrière, la présence de violence psychologique dans les relations avec les acteurs du milieu scolaire, la relation avec la direction d’école et la responsabilité d’agir du gouvernement au regard de la profession enseignante.
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 | 0.009 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".