Traumatic Brain Injury: Persistent Misconceptions and Knowledge Gaps Among Educators
Notice bibliographique
Résumé
Each year approximately 700,000 U.S. children aged 0–19 years sustain a traumatic brain injury (TBI) placing them at risk for academic, cognitive, and behavioural challenges. Although TBI has been a special education disability category for 25 years, prevalence studies show that of the 145,000 students each year who sustain long-term injury from TBI, less than 18% are identified for special education services. With few students with TBI identified for special education, TBI is mistakenly viewed as a low-incidence disability, and is covered minimally in educator preparation. We surveyed educators and found that they lacked knowledge, applied skills, and self-efficacy in working with students with TBI. While those with special education credentials and/or additional training scored significantly higher than general educators, all demonstrated inadequate skills in working with students with TBI. This finding suggests that teachers, especially those in general education, have misconceptions and knowledge gaps about TBI and its effects on students. Misconceptions have led to the misidentification and under-identification of students with TBI, leaving this group of students with disabilities potentially underserved. To meet the academic and behavioural needs of students with TBI, all educators need effective training in working with students with TBI.
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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 | 0,011 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».