Notice bibliographique
Résumé
One pathway to creating more equitable schooling is through schools becoming trauma sensitive. Students exposed to trauma are more likely to struggle in school compared to their non-trauma-exposed peers. Changing the school environment allows trauma-exposed students more opportunities to access academics. This qualitative study explores the practices and strategies employed by one elementary school (K–5) to become trauma sensitive. Based on the data, five subthemes emerged that coalesce around the overarching theme of creating a caring community to achieve a trauma-sensitive school. For the purposes of this study, a caring community is defined as a group of people sharing a common workplace who have a true interest in the well-being of others in the community. The five subthemes include (1) the faculty’s commitment to creating a safe school, (2) intentional school design to foster support (covered in Ballin, 2022), (3) a commitment to engaging families, (4) a desire to make school fun, and (5) the principal’s support of the school community. By embracing practices aligned with trauma-sensitive schooling, this small school changed the learning environment to give more children chances for success despite current and past traumatic experiences.
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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 | 0,013 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,035 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».