Adverse Childhood Experiences: Early Childhood Educators' Awareness and Support
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Adverse childhood experiences (ACEs) refer to the prolonged exposure of potentially traumatic events that have lifelong impacts on health and well-being. Early childhood educators (ECEs) can provide supportive environments for children to mitigate the impact of ACEs. This study explored the awareness of ECEs related to ACEs and the assistance they need to create supportive environments for children.Objectives: Provide a Canadian context to ACEs and the early childhood education environment, explore awareness of ECEs related to ACEs and explore the assistance ECEs need to create supportive environments for all children.Methods: Qualitative Description was used to illustrate the narratives of participants’ experiences regarding ACEs. Semi-structured interviews were conducted with early childhood educators (n=9) in Nova Scotia, Canada. Thematic analysis resulted in themes that related to the awareness of ECEs in relation to ACEs and their perceived support to assist children in early childhood settings.Results: ACE awareness was described through parent-to-educator communication, child behaviours, and community location. Barriers to awareness included varying comfort levels of parents and stigma around sharing unfavourable experiences that happen in the home. Participants suggested that creating supportive relationships and environments were important for children experiencing ACEs. Participants discussed additional strategies that could help them feel supported when encountering ACEs, including professional development opportunities, specific ACE training and increased collaboration with other professionals.Conclusion/Discussion: There is limited research using ECEs voices to describe their awareness and perceived support related to ACEs. This research identifies areas of support needed to assist early childhood educators in creating supportive environments for children.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».