Bringing Trauma to School: Sharing the Educational Experience of Three Youths
Notice bibliographique
Résumé
Experiencing a traumatic event can impact students’ well-being and jeopardize their academic achievement and social-emotional health. A quarter of all students will experience a traumatic life event before they graduate from high school (Costello, Erkanli, Fairbank, & Angold, 2002), necessitating an understanding of how trauma affects students in the school context. This paper brings the perspectives of three youths to the forefront and explores their educational experiences and their perception of the role schools play in supporting students who bring trauma to school. A qualitative case study design and personal interviews with the youth led to the findings reported here. The presentation and management of the trauma and resulting stress differed among participants, and overall school experiences ranged from very negative to very positive. Participants were more unified in their perceptions of what they wanted from schools and the role that school could play. Themes across cases emphasized the importance of teacher driven, supportive, caring relationships, and the need for schools to focus on student well-being as well as academic functioning. The protective nature of school connectedness, in increasing engagement and decreasing at-risk behaviours and emotional distress (Blum, 2005; Bond et al., 2007; Klem & Connell, 2004; McNeeley, Nonnemaker, & Blum, 2002), holds promise for students with traumatic stress.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,026 | 0,013 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».