Applying a Trauma Informed School Systems Approach: Examples from School Community-Academic Partnerships
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Schools can play an important role in addressing the effects of traumatic stress on students by providing prevention, early intervention, and intensive treatment for children exposed to trauma. This article aims to describe key domains for implementing trauma-informed practices in schools. Design: The Substance Abuse and Mental Health Administration (SAMHSA) has identified trauma-informed domains and principles for use across systems of care. This article applies these domains to schools and presents a model for a Trauma-Informed School System that highlights broad macro level factors, school-wide components, and tiered supports. Community partners from one school district apply this framework through case vignettes. Results: Case 1 describes the macro level components of this framework and the leveraging of school policies and financing to sustain trauma-informed practices in a public health model. Case 2 illustrates a school founded on trauma-informed principles and practices, and its promotion of a safe school environment through restorative practices. Case 3 discusses the role of school leadership in engaging and empowering families, communities, and school staff to address neighborhood and school violence. Conclusions: This article concludes with recommendations for dissemination of trauma-informed practices across schools at all stages of readiness. We identify three main areas for facilitating the use of this framework: 1) assessment of school staff knowledge and awareness of trauma; 2) assessment of school and/or district's current implementation of trauma-informed principles and practices; 3) development and use of technology-assisted tools for broad dissemination of practices, data and evaluation, and workforce training of clinical and non-clinical staff.
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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 | 0,016 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,015 |
| Communication savante | 0,012 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 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 ».