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Enregistrement W2063185331 · doi:10.1080/13664530400200222

Crisis management in a primary school

2004· article· en· W2063185331 sur OpenAlexaff
Colette barclay

Notice bibliographique

RevueTeacher Development · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisaster Management and Resilience
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrisis managementHeadlinePlan (archaeology)Face (sociological concept)Public relationsCrisis interventionPsychologyEmergency managementMedical educationPolitical sciencePedagogySociologyMedicineBusinessSocial psychologyAdvertisingHistorySocial scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dunblane Primary School, Scotland, and Columbine High School, USA. Two headline tragedies that have led to trauma for their pupils and staff. Trauma that could be devastating because of the psychological impact and the practical requirements a crisis brings. Children's social and personal development can be negatively affected, their academic performance can suffer and schools as communities may never recover. Unfortunately, crises like these could hit any school, anywhere. So, how is your school prepared to face a major emergency? This article explains how a primary school staff worked collaboratively to develop, evaluate and improve their own emergency plan. A school which expects the unexpected and considers the practical and emotional implications of a crisis will respond more effectively and hence lessen the impact on the whole school. Planning included the formation of a crisis management team (CMT) and practical requirements such as a media statement. The evaluation of the plan took place using a simulation of a crisis over real time. The CMT had to react to the role-play using their emergency plan. It became apparent that this role-play was effective at consolidating the practical and emotional requirements of a crisis as well as a better understanding of the plan.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0100,002
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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