The Impact of a Play-Based Training Program on Reducing the Negative Effects of Students Abuse and Improving Their Self-Esteem
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to investigate the effect of a play-based program on reducing the effects of student’s abuse and to improving their self-esteem. To achieve this goal, a sample was selected and composed of 60 male and female abused students. They were divided into two groups: control group and experimental group which both consisted of 30 students. The experimental group was divided into two groups: the first consisted of 15 male students, while the second consisted of 15 female students. The measure of exposure to abuse and the self-assessment scale were applied as an anterior and posterior test of both experimental and control groups. The experimental group was only exposed to training through the training program. After completing the data collection, the means and standard deviations of the performance of the experimental and control groups were calculated on the study scales. The multivariate variance analysis was also conducted to identify the impact of the training program on gender. The results of this study showed statistically significant differences at the mean level (α ≤ 0.05) between the performance mean of experimental and control groups. These differences were in favor of the experimental group that improved their level of self-esteem and decreased the level of exposure to abuse. The results also showed that there were no statistically significant differences at the level of significance (α ≤ 0.05) between the female and male performance means.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».