Teacher attributions for children's attention‐deficit/hyperactivity disorder behaviors predict experiences with children and with classroom behavioral management in a summer program practicum
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Elementary school teachers often implement classroom behavioral management systems to address student misbehavior. Common problems targeted by these systems are the inattentive, hyperactive, and impulsive behaviors characteristic of attention‐deficit/hyperactivity disorder (ADHD). This study examined teachers' attributions for why children display ADHD behaviors, and how such attributions affect their experiences with children in the context of interventions to manage these behaviors. Participants were 32 preservice teachers undertaking a practicum in a summer program for 137 children (Grades 1–3), some of whom had ADHD. Teachers were trained to implement classroom‐wide behavioral management. Teachers' attributions for children's ADHD behaviors were assessed using a vignette measure, before teachers had met their students or begun training on intervention techniques. When controlling for attributions regarding oppositional behavior, teachers' initial attributions for ADHD behaviors as less internal/controllable predicted children reporting more positive relationships with that teacher during the summer program. Teachers' initial attributions for ADHD behaviors as less stable predicted teachers' greater satisfaction with the intervention techniques during the summer program and their greater attunement to children's social networks. Cognitions about the causes of children's ADHD behaviors held by preservice teachers may relate to their subsequent experiences with children in the context of implementing classroom behavioral management.
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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 | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».