Video-assisted nursing intervention: It's effectiveness on bullying prevention measures and procedures among primary school teachers
Notice bibliographique
Résumé
Background: Bullying commonly defined as an aggressive behavior that is intentional, repeated for a long time and involves an imbalance of power. It can have negative effects on children’s physical and psychological health and can even escalate to the tragedy of suicide. Aim: This study aimed to determine effectiveness of video-assisted nursing intervention on bullying prevention measures and procedures among primary school teachers.Methods: A quasi-experimental design with pre and post-test was used. Sample: Simple random sample of 100 primary school teacher was included. Settings: The study was carried out at four primary schools in Shebin-Elkom and menouf, Menoufia Governorate, Egypt. Tools: Tool one: teachers’ self-administered structured interview questionnaire (a) Demographic data (b) Teachers knowledge regarding bullying. Tool two: bullying preventive measures likert scale.Results: The study showed that after video-assisted nursing intervention there was statistically significant improvement in the knowledge of primary school teachers' about bullying compared to before nursing intervention. Also, there was statistically significant improvement in teachers prevention practices regarding bullying after video-assisted nursing intervention compared to before nursing intervention. There was positive correlation between teachers’ total knowledge scores and total practices scores about bullying post intervention.Conclusions: Implementation of video-assisted nursing intervention achieved significant improvements in the primary school teachers’ knowledge and practices measures regarding bullying prevention. Recommendations: Prominently utilizing video-assisted nursing intervention strategy in teaching bullying to promote children's health and improve knowledge and practices of teachers.
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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 | 0,003 |
| 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) | 0,005 | 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 ».