Implementing Evidence-Based Practices in School Psychology: Excavation by De-Implementing the Disproved
Notice bibliographique
Résumé
The scientist-practitioner model of practice is the most common approach to the profession of school psychology and embraces evidence-based practices as foundations of clinical practice. The focus on evidence-based practices involves not only using the preponderance of research to determine what works, but also how to implement these practices effectively. An important impediment to implementing innovative evidence-based practices is that interventions and practices that have been proved ineffective or of low value continue to be used in education and psychology. What are the issues that assist in discontinuing practices that are widely used, but have been disproved or are otherwise problematic? How can room be made for more effective, innovative, and evidence-based practices? This issue of the Canadian Journal of School Psychology is devoted to exploration of different forms of disproved, low value, or problematic practices, factors that keep these practices alive in schools, and how to best de-implement ineffective and problematic practices. If the scientist-practitioner model is to be defined largely by the implementation of evidence-based practices, then de-implementation will be a critical aspect in the evolution of the profession of school psychology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,163 | 0,227 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,134 |
| Communication savante | 0,028 | 0,030 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,026 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».