Primary school teachers’ opinions and attitudes towards stuttering in two South African urban education districts
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As teachers form an important part of the intervention process with childrenwho stutter in primary school, the primary aim was to describe primary school teachers'attitudes in South Africa. The secondary aim was to compare teachers' attitudes towardsstuttering in South Africa with those from a pooled group of respondents in the Public OpinionSurvey of Human Attributes-Stuttering (POSHA-S) database from different countries collectedin 2009-2014. METHOD: A quantitative, cross-sectional survey research design was used. Primary schools intwo education districts in Western Cape, South Africa, were sampled. The POSHA-S, a selfadministeredquestionnaire, was completed by a cluster sample of 469 participants. RESULTS: Overall positive attitudes towards stuttering were found, specifically related to thepotential of people who stutter, although the result should be interpreted with caution as thesample was not homogenously positive. Teachers still had misconceptions about personalitystereotypes and the cause of stuttering. The attitudes of the South African sample were slightlymore positive compared with the samples in the current POSHA-S database. CONCLUSION: When developing stuttering intervention strategies, there are a number of keyconsiderations to take into account. The study provides a basis for speech-language therapiststo think about intervention with teachers and which areas of stuttering to consider.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».