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Enregistrement W3082654843 · doi:10.5539/ies.v13n9p36

Predictors of Practitioners’ Use of Recommended Early Childhood Intervention Practices

2020· article· en· W3082654843 sur OpenAlexvenueno aff
Carl J. Dunst, Mary Beth Bruder, Susan P. Maude, Melissa P. Schnurr, Angela Van Polen, Gloria Frolek Clark, Amanda Winslow, Dee Gethmann

Notice bibliographique

RevueInternational Education Studies · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueFamily and Disability Support Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of ConnecticutU.S. Department of Education
Mots-clésProfessional developmentIntervention (counseling)Faculty developmentEarly childhoodPsychologyChild developmentBest practiceMedical educationEarly childhood educationMedicineNursingDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Findings from research syntheses of adult learning and in-service training studies identified the importance of professional development as a factor influencing practitioner use of recommended and evidence-based intervention practices. These relationships were used to test the hypothesis that practice-specific evidence-based capacity-building professional development would be related to early childhood practitioners’ reported use of recommended early childhood intervention practices. The participants were practitioners working with birth to 3-year-old, 3- to 5-year-old, or birth to 5-year-old children with identified disabilities, developmental delays, or at-risk conditions in home-based or center-based programs or both. The predictors included three practitioner background variables (e.g., years of professional experience) and three professional development variables (e.g., evidence-based professional development practices). Results indicated that the three professional development practice variables accounted for significant amounts of variance in the practitioners’ reported use of 10 different practices beyond that accounted for by the three background variables. The findings highlight the importance of evidence-based capacity-building professional development as a factor influencing practitioners’ judgments of their use of recommended practices.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,251
Tête enseignante GPT0,493
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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