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Enregistrement W4213256002 · doi:10.4018/978-1-7998-9278-6.ch009

Embedding Authentic and Effective Awareness About Mental Health in Pre-Service Teacher Training

2022· book-chapter· en· W4213256002 sur OpenAlexaffabout
Frédéric Fovet

Notice bibliographique

RevueAdvances in higher education and professional development book series · 2022
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEarly Childhood Education and Development
Établissements canadiensRoyal Roads University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthScope (computer science)Inclusion (mineral)Context (archaeology)Mental health servicePsychologyService (business)PedagogyMedical educationPublic relationsTraining (meteorology)MedicinePolitical scienceSocial psychologyComputer scienceBusinessPsychotherapistMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The chapter examines the urgent need for pre-service teacher training programs to integrate content on mental health. In the current neo-liberal context, there is increasing pressure on universities to streamline and shorten these programs, when in fact there might be a need to add content to their existing structure. Developing pre-service teachers' awareness around student mental health is a pressing need but one campuses are usually reluctant to address when it may represent a widening of their scope. The chapter analyzes phenomenological data collected by the author around his lived experience of delivering a course on mental health within a Canadian pre-service teacher training program. It examines the complex, rich, and diverse outcomes that are achieved (1) on teacher candidates' approaches to inclusion, (2) on their ability to navigate their own mental health issues, and (3) more widely on their willingness to embrace social model approaches to disability. The chapter examines the repercussions of this reflection on the transformation of pre-service teacher programs.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,876
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,339 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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