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Enregistrement W3185540014 · doi:10.1093/cs/cdab013

Teacher Reactions to Trauma Disclosures from Syrian Refugee Students

2021· article· en· W3185540014 sur OpenAlexaffabout
Christine Mayor

Notice bibliographique

RevueChildren & Schools · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBurnoutContext (archaeology)RefugeeNarrativeThematic analysisPsychologyQualitative researchPedagogyNarrative inquiryMedical educationClinical psychologyMedicineSociologyPolitical scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Despite the growing interest in creating trauma-informed schools, including for trauma-affected refugee students, little research has focused on the perspectives of teachers supporting these youths. This qualitative study focused on one school district in southwestern Ontario, Canada; it examined 11 narratives from seven teachers that centered on Syrian refugee student trauma disclosures in the classroom. Two full narratives are provided to illustrate the key thematic findings: teachers feel unsettled by unexpected disclosures, teachers are disturbed by students’ lack of affect, tension exists between emotional expression and containment, and teachers engage in meaning making when hearing the stories students want to tell. These findings are discussed within the wider research context of emotional labor, vicarious trauma, and burnout, and indicate that additional support is needed for teachers given the reported professional and personal strain that trauma disclosures can cause. This is not only important for the well-being of teachers but is also critical for Syrian refugee and other trauma-affected students to learn within a more equitable educational environment. School social workers are discussed as a possible resource for providing this ongoing training and support for teachers.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0140,009
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,327 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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