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Enregistrement W2076682540 · doi:10.1177/0829573506298471

“I Am Not Well-Equipped”

2006· article· en· W2076682540 sur OpenAlexaff
Nancy L. Heath, Jessica R. Toste, Erin L. Beettam

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of School Psychology · 2006
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyConstruct (python library)PerceptionKnowledge levelQualitative analysisQualitative researchSocial psychologyMedical educationMathematics educationMedicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fifty teachers completed a survey to investigate knowledge, self-perceived knowledge, and attitudes regarding self-injury (SI). Teachers were aware of basic facts concerning SI; however, 78% underestimated prevalence, and only 20% felt knowledgeable. Attitudes were mixed, with 48% finding the idea of SI horrifying; however, 68% disagreeing that SI was “often manipulative.” Principal components analysis indicated that perceived knowledge emerged as a separate construct from attitude s toward SI. Years of teaching experience was related to self-perceived knowledge, but not to attitudes. In addition, 74% of teachers reported having a personal encounter with SI, and 62% felt that SI is increasing in the schools. Qualitative analysis of open-ended questions revealed a strong desire for further knowledge and training. Results indicate that teachers’ perceptions are not consistent with studies of SI in clinical settings but are consistent with recent research in community and school samples. The need for teacher education about SI is emphasized.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,454
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,291 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations82
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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