A review of evidence based practices to support students with oppositional defiant disorder in classroom settings
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this systemic review of empirical research was to investigate available evidence-based interventions for use with students with oppositional defiant disorder (ODD) in general classroom settings. ODD is a specific disorder characterised by angry/irritable mood, argumentative/defiant behavior, and vindictiveness. Often ODD is hidden in the extant literature, as it is categorized under the umbrella term emotional and behavioral disorders (EBD) along with sometimes non-related disorders (attention-disorders, mood disorders, anxious disorders). This review of 26 articles focused on interventions for students whose behaviours were characteristic of ODD in classroom settings. While much of the research regarding the treatment of ODD consists of clinical strategies (e.g., family therapy, exercise programs, and community supports), it is essential that teachers have strategies to support students with ODD in inclusive general education classroom settings. Three main types of interventions emerged from this review: functional behaviour analysis, group contingency, and self-monitoring strategies. A number of other non-categorical strategies are also presented and discussed. Percentages of nonoverlapping data (PND) were calculated to explore the effect of these interventions in improving adaptive behavior, and in decreasing disruptive behavior. The resulting review provides recommendations and strategies for how teachers can support students with ODD in their classrooms.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,012 | 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 ».