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Enregistrement W4200514491 · doi:10.5708/ejmh.16.2021.2.4

Resilience intervention to Strengthen Self-Regulation in adolescent students with hearing loss

2021· article· en· W4200514491 sur OpenAlexfundno aff
Narges Adibsereshki, Nikta Hatamizadeh, Anoshirvan Kazemnejad, Firoozeh Sajedi

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Mental Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueFamily and Disability Support Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConcordia UniversityJohns Hopkins University
Mots-clésHearing lossPsychological resilienceIntervention (counseling)PsychologyTest (biology)Clinical psychologyResilience (materials science)MainstreamDevelopmental psychologyAudiologyMedicinePsychiatrySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The importance of strong self-regulation (SR) abilities for academic and social success is known, yet relatively few studies examine students’ SR and how it can be promoted especially in adolescents with special needs, such as those students with hearing loss. The purpose of this study was to determine whether a resilience intervention program enhances SR in adolescents with hearing loss. Methods: This study was experimental with a pre-test, post-test, follow up and control group design. Participants included 122 students with hearing loss in mainstream settings randomly assigned to intervention and control groups (61 students in each group). The interventional group had training for six weeks (two times per week for 75 min). The Adolescent Self-Regulatory Inventory was used to measure the self-regulation of students. Results: The results indicated a significant difference between the control and interventional groups in SR, short SR, and Long SR after the intervention, at both the 6-week and 14-week measurements (p < 0.001). Conclusion: This study’s findings indicate that implementing resilience intervention programs can promote the self-regulation skills in adolescent students with hearing loss.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,290

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,344 · 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.

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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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