Exploring the value of the SCHOOLFirst return-to-school resource
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To cocreate an evidence-based resource to enable educators to support students returning to school after concussion; evaluate the usability of and users' satisfaction with the resource; understand the role of the resource in supporting students' return to school; and describe changes in concussion knowledge following a concussion education and training workshop. DESIGN: Survey during a concussion education and training workshop. SETTING: Holland Bloorview Kids Rehabilitation Hospital in Toronto, Ont, and York Region District School Board in Richmond Hill, Ont. PARTICIPANTS: Fifty-six educators, of whom 64% were teachers, 11% were school administrators, 23% fulfilled other roles (eg, child and youth worker), and 2% fulfilled unspecified roles. MAIN OUTCOME MEASURES: The survey collected demographic information, usability data via the System Usability Scale, and satisfaction data. Thematic analysis was used for open-ended questions. RESULTS: Participants reported the resource to be easy to use (69.6%), not complex (62.5%), and most felt confident using this resource (83.9%). Participants indicated they were satisfied with the resource (73.2%) and would use it in the future (87.5%). Some found the resource overwhelming and recommended it be summarized in a reference guide. Participants found the links, videos, and classroom accommodations or academic supports to be helpful. CONCLUSION: SCHOOLFirst is an evidence-based, user-driven resource that was created for educators to support students returning to school following concussion. Educators, health care providers, youth, and families collaborated on developing SCHOOLFirst to improve students' successful return to school following concussion. Educators were satisfied with the resource and saw opportunities to use it to support their students.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».