Faculty perceptions of student incivility in dental hygiene education
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE/OBJECTIVE: Conflict and discourtesy between college students and faculty have become increasingly common in higher education. Fallout from uncivil student encounters can have numerous effects on educators' overall health and has been shown to negatively impact learning environments. This research assessed the severity and frequency of student incivility in dental hygiene education and explored the relationship uncivil behavior has on faculty feelings of confidence, career satisfaction, and longevity. METHODS: Cross-sectional survey research was conducted among dental hygiene educators (n = 601) in the United States and Canada using purposive and snowball sampling. The survey (47-item) was developed based on the literature and validated prior to administration. Spearman's correlation coefficient was used to assess the relationship between variables and mean item category scores and thematic analysis was used to identify themes for open-ended questions. RESULTS: Survey completion rate was 78% (n = 469). Behaviors ranked mildly uncivil, such as eating/drinking in class, occurred more frequently, and incivility had less impact on faculty confidence with increased age (r = -.19; P ≤ 0.01). The level of severity of behaviors did not impact educators; however, how often certain behaviors occurred had some effect. Contemptuous behaviors, such as using a disrespectful/sarcastic tone (r = .34, .32, .31; P ≤ 0.01), had the most impact. CONCLUSION: This study determined student incivility exists within dental hygiene education. Day-to-day, minor uncivil behaviors seemingly take a greater emotional toll than occasional, highly uncivil encounter. Understanding how faculty perceive these behaviors may influence development of management strategies, fostering a sense of career satisfaction for educators.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».