Elementary School Teachers’ Perceptions of COVID-19-Related Restrictions on Food Allergy Management
Notice bibliographique
Résumé
(1) Background: Approximately 7% of Canadian children live with a food allergy (FA). Pre-COVID-19, ~20% of anaphylactic reactions occurred in schools. Yet, teachers reported poor FA-related knowledge, and experiences during the COVID-19 pandemic are not well-studied. Additionally, teachers' management approaches vary widely. We aimed to describe elementary school teachers' perceptions about FA management during the COVID-19 pandemic; (2) Methods: Using a semi-structured interview guide, English-speaking elementary school teachers in Winnipeg, Canada were interviewed virtually. Interviews were audio-recorded and transcribed verbatim. Data were analysed thematically; (3) Results: Most teachers were female and taught in public schools. Two themes were identified. Theme 1, COVID-19 restrictions made mealtimes more manageable, capturing the positive impacts of pandemic restrictions such as seating arrangements and enhanced cleaning. Limited lunchtime supervision prompted some teachers to assume this role. Theme 2, Food allergy management was indirectly adapted to fit changing COVID-19 restrictions, describing how changing restrictions influenced FA-related practices. FA training was offered virtually with less nursing support. Class cohorts and remote learning decreased teachers' perceived risk and FA-related management responsibility; (4) Conclusions: COVID-19-related practices were perceived as positively influencing in-school FA management, although unintended consequences, such as increased supervisory roles for teachers and reduced nursing support, were described.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».