Factors Predicting Sustained Implementation of Tier 2 and Tier 3 Positive Behavioral Interventions and Supports
Notice bibliographique
Résumé
Sustained implementation of effective behavior support systems and practices is critical for improving academic and behavior outcomes for students with and without disabilities. Although implementation studies have identified variables facilitating sustained implementation of Tier 1 behavior support systems in schools, little research exists examining Tier 2 and 3 behavior support systems. The purpose of this 5-year prospective study was to identify practice, school, and district variables facilitating sustained implementation of Tiers 2 and 3 behavior support systems in schools. The sample included 646 schools implementing positive behavioral interventions and supports (PBIS) across 23 U.S. states. Using structural equation modeling, we found several key variables to be predictive of sustained implementation (sustained implementation and implementation quality) of Tier 2 (Tiers 1 and 2 fidelity in Year 1 and a general Tiers 2 and 3 sustainability factor) and Tier 3 behavior support systems (Tier 1 and Tier 3 fidelity in Year 1 and a general Tiers 2 and 3 sustainability factor). Implications for how district and school leadership teams can improve sustained implementation of Tiers 2 and 3 behavior support systems are discussed.
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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 | 0,005 | 0,021 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».