What Makes a Caseload (Un)Manageable? School-Based Speech-Language Pathologists Speak
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Large caseload sizes and a shortage of speech-language pathologists (SLPs) are ongoing concerns in the field of speech and language. This study was conducted to identify current mean caseload size for school-based SLPs, a threshold at which caseload size begins to be perceived as unmanageable, and variables contributing to school-based SLPs' feelings of caseload manageability. METHOD: Approximately 2,000 public-school-based SLPs from across the country were solicited to participate in an online, Web-based survey between April and May of 2007. Of those SLPs who were contacted, 634 full-time SLPs from 49 states completed the survey. The data were evaluated using descriptive statistics and logistic regression. RESULTS: The mean caseload size for SLPs in this study was 49 students. At the caseload range of 41-50 students, approximately 60% of the SLPs perceived their caseload size as unmanageable. Logistic regression revealed caseload size, years of experience, and extent of collaboration as significant predictors of an SLP's likelihood of feeling that his or her caseload size is manageable. CONCLUSIONS: Caseload size continues to be an area of concern for school-based SLPs, and efforts to address this problem must continue in order to prevent long-term struggles with SLPs' dissatisfaction, shortages, and turnover. Policy, research, and clinical implications are discussed.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 découle