"Snow days are the best days." Exploring Teachers' and Administrators’ Perceptions of Weather-Related School Disruptions
Notice bibliographique
Résumé
Extreme weather events are becoming increasingly common and have the potential to impact the school day. This study aimed to explore teachers’ and administrators’ perspectives on weather-related school closures. Semi-structured interviews were conducted with ten key informants and analyzed using content analysis. Informants took a strengths-based approach and discussed the benefits of weather-related disruptions for student mental health and planning time. However, informants did mention that if these days continued to rise, it might be a cause for concern. School boards need to begin monitoring the impact of weather events. Les phénomènes météorologiques extrêmes sont de plus en plus fréquents et peuvent avoir une incidence sur la journée scolaire. Cette étude visait à explorer les perspectives des enseignants et des administrateurs sur les fermetures d'écoles liées aux conditions météorologiques. Des entrevues semi-structurées ont été menées avec dix informateurs clés et analysés à l'aide d'une analyse de contenu. Les informateurs ont adopté une approche fondée sur les points forts et ont discuté des avantages des perturbations liées aux conditions météorologiques pour la santé mentale des élèves et le temps de planification. Cependant, les informateurs ont mentionné que si ces jours continuaient à augmenter, cela pourrait être une source d'inquiétude. Les conseils scolaires doivent commencer à surveiller l'incidence des événements météorologiques.
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 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 | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».