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Enregistrement W4399627483 · doi:10.1016/j.sel.2024.100048

Keeping the lamp lit: A program profile of a community-based social-emotional training for caregivers and educators

2024· article· en· W4399627483 sur OpenAlexafffund
Ruth Speidel, Chanel Tsang, Sian Day, Mirella DiSanto, Alyssa Keel, Diane Phu, Suzana Miletic, Tenneil Dhaliwal, Ashma Saldanha, Xiaotian Michelle Zhang, Tina Malti

Notice bibliographique

RevueSocial and Emotional Learning Research Practice and Policy · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésTraining (meteorology)Social emotional learningPsychologyMedical educationApplied psychologyMedicineDevelopmental psychologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Developing social-emotional training opportunities for caregivers and professionals can promote higher quality care for children and families in the home and in early years services. Community-based efforts that integrate developmental-relational research into practice using a participatory approach are a growing area of interest and focus. The current paper provides a program profile of RAISE (Research and Practice Partnership: Building Awareness and Increasing Social-Emotional Capacity in the Early Years), a social-emotional training model that uses a bottom-up community-based approach to design and implement a developmental-relational training to strengthen caregivers’ and educators’ capacities to support children’s social-emotional development and mental health. We describe our training development approach, which integrates community engagement efforts with developmental-relational and clinical research, including examples of how participatory approaches may inform curricula development. Finally, we highlight several lessons learned from this training model, with the aim of informing future social-emotional development and practice initiatives.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,653
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
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 Opus0,171
Tête enseignante GPT0,483
Écart entre enseignants0,313 · 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'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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