Health professional–educator collaboration in the delivery of school‐based tiered support services: A qualitative case study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Educators and health professionals support the learning and participation of diverse children in school environments. Tiered approaches to service delivery may assist these efforts through consideration of universal supports that are useful to all children, targeted supports for some children and individualized supports for the smallest number of children. This study explored how an interprofessional team worked with educators to develop and implement tiered services in two school communities where many families experience economic and social disadvantages. METHODS: Using a participatory action research approach and qualitative case study methods, the research and stakeholder teams jointly designed and conducted this study in two schools during the 2017-2018 school year. Data collected included weekly logs written by the interprofessional team members and 16 interviews conducted with team members, parents, educators and administrators. RESULTS: The team provided a variety of services to individual students, groups, whole classes and the school community. Collaboration and communication were needed to define roles and expectations and to plan and share student information. Reported benefits included timely service, capacity building and student goal achievement. The main barriers were related to service fragmentation, time and workload. CONCLUSIONS: Recommendations included clearer direction about expectations and improved coordination within the systems that offer services. Further research should include exploration of comparative cases with varying contexts, the inclusion of child perspectives and direct observation.
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 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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».