Opinions of Teachers’ Students toward Teachers Who Smoked in Thailand: A Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this qualitative research was to describe the opinions of teachers’ students toward teachers who smoked in Thailand. The population was teachers’ students (N=30) in their 1st–5th academic year of the Faculty of Education who participated based on purposive sampling according to eligibility criteria. The QDA Miner Lite program was used to analyze the qualitative data. The results indicated that the teachers’ students understanding of a teacher was a person who conveys knowledge, experience and life skills in various fields for students both inside and outside the classroom and school. They should be a good person with knowledge and qualifications, displaying exemplary maturity in every way and be a role model. Like a family that gives love and keeps training and teaching in the right way. A teacher should be a good adviser and listen to problems. The ideal teacher must love to teach proficiently and be knowledgeable in what is being taught, allowing students to understand various forms of knowledge and be current. Smoking also affects being a teachers’ students, in terms of inappropriateness and was not suitable for future teachers as it could affect the image of the organization. It also has harmful effect on health. A method that is likely to help prevent smoking among teachers’ students and teachers is to create awareness through training and organizing various projects such as establishing a smoking cessation treatment center and campaigning for ways to replace smoking or to refrain from smoking.
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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 ».