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Enregistrement W4381546995 · doi:10.22329/jtl.v17i1.7882

The Impact of COVID-19 on Instruction for and the Implementation of Quebec’s Sexual Health Curriculum

2023· article· en· W4381546995 sur OpenAlexaffvenueabout
Enoch Leung, Katja Kathol, Tara Flanagan

Notice bibliographique

RevueJournal of Teaching and Learning · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueSchool Health and Nursing Education
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)CLARITYPsychologyMedical educationReproductive healthQualitative researchHuman sexualityPedagogyMathematics educationMedicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In March 2020, the COVID-19 pandemic necessitated school closures across Quebec. Educators shifted to online learning and complied with COVID-19 safety measures for in-person teaching, impacting the implementation of Quebec’s Sexuality Education program. Drawing on responses from a sample of 165 in-service teachers working in English school boards across Quebec, this study discusses the challenges that characterized teaching sexual health education (SHE) during the COVID-19 pandemic. The data analyzed in this study consist of teachers’ responses to one qualitative question: How has the COVID-19 situation affected your teaching and incorporation of Quebec’s comprehensive sexual health education curriculum in your classroom? The results indicate that educators taught less SHE during the COVID-19 pandemic due to a lack of time and other core curriculum subjects taking precedence. Other challenges were present, including a lack of clarity from school administrators on how SHE should be implemented, reduced ability to supplement SHE classes with guest speakers, difficulty facilitating discussions due to students’ home environments, and decreased student engagement. Despite these barriers, teachers felt that teaching SHE during the COVID-19 pandemic was important and expressed the need for more pedagogical development and training opportunities to improve SHE both online and in person.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,512
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,069
Tête enseignante GPT0,532
Écart entre enseignants0,463 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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