Assessing the general mental health of special educators of handicap and special needs children
Notice bibliographique
Résumé
Background: The handicap and disabilities among individuals are a global problem with high numbers among them. The study aimed to detect symptoms of psychological problems among special educators in governmental institutes of handicap children at Al-Najaf City.Methodology: A descriptive analytic study was conducted in governmental institutes of handicap children in Al-Najaf City. The study sample included all special needs teachers in governmental institutes (38 teachers) teachers who had a licensed to dealing with handicap children. The study instruments had two parts. First part included the demographic characteristics of teachers like age, gender, residence, faculty, academic year, and socioeconomic data. Second part had the general health questionnaire 12-items to detect their general mental health in non-psychiatric persons by self-reported. Result: The study revealed most of special educators are worked in Al-Noor institute for blindness (32%) from all educators are participated in the study and most of them are a female (81.2%) with aged more than 35 years old. The majority (73.68%) of general health state of special educators is a good general health and residual ratio about (26%) is rated as a poor general health state.Conclusion: The study concluded the number of special educators in government handicap institutes is a few and most of them are not specialist. About one third of educators were a female and their income was insufficient. Also, one quarter had a poor mental health so the study recommended to support and train them about how deal with stresses and other psychological problems.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».