Vers une meilleure compréhension de l’ancrage conceptuel du « bien-être au travail chez les enseignant.e.s » : une revue critique de la littérature
Bibliographic record
Abstract
L’étude du bien-être chez les enseignant·e·s a connu une grande popularité au cours des dernières années. Or, la polysémie du terme « bien-être » peut constituer un obstacle, notamment dans la comparaison des résultats de recherche. L’objectif de cette revue de littérature critique est d’ancrer le concept de bien-être au travail chez les enseignant·e·s dans les discussions conceptuelles contemporaines. Après un tour d’horizon des tendances actuelles, nous analysons treize définitions du bien-être employées pour étudier ce phénomène auprès d’enseignant·e·s. Cette revue non exhaustive nous permet d’illustrer trois types de définitions. À l’issue de cet exercice, nous relevons les différences entre le « bien-être », le « bien-être au travail » et le « bien-être au travail chez les enseignant·e·s ».
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 | 0.012 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.018 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.005 | 0.010 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".