Educator perspectives on concussion management in the college classroom: a grounded theory introduction to collegiate return-to-learn
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To gather the perspectives of collegiate instructors regarding how concussion is managed within the college classroom. To introduce the themes surrounding collegiate return-to-learn (RTL) and the classroom management of students with concussion. DESIGN: Qualitative grounded theory. SETTING: Large, public university in the Midwest. PARTICIPANTS: Twenty-three college instructors participated in a private, semistructured, audio-recorded, one-on-one interview. Participants included 12 males and 11 females. Interview recordings were transcribed verbatim, followed by an iterative process of open-coding and axial-coding, performed by two researchers. RESULTS: Three themes emerged from the coded data: (1) awareness-external knowledge of concussion and previous experiences, (2) legitimacy-medical note provided and no note provided and (3) accommodating the student-instructor's role and feasibility of the accommodation. Psychosocial factors such as small class sizes, graduate-level students and an instructor's empathy appeared to influence an instructor's decision making when accommodating a student recovering from concussion. CONCLUSION: These novel data provide foundational evidence regarding how college instructors perceive and subsequently manage concussion within the classroom, while also offering accuracy to aims of subsequent collegiate RTL investigations ARTICLE SUMMARY: RTL is an emerging field within concussion management, yet is grossly underexplored within the college setting. By utilising a grounded theory approach, this article introduces the themes that dictate the landscape of RTL for a college student.
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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 | 0,031 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,014 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| 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 ».