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Enregistrement W4413141224 · doi:10.1037/tra0001999

Development and validation of the Trauma Responsive Schools Implementation Assessment (TRS-IA).

2025· article· en· W4413141224 sur OpenAlexaff
Pamela Vona, Jerica Knox, Elizabeth H. Connors, Amanda Meyer, Sharon Hoover, Bradley D. Stein

Notice bibliographique

RevuePsychological Trauma Theory Research Practice and Policy · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensWorkplace Health, Safety and Compensation Commission
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyComputer scienceProcess managementEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: School systems are increasingly interested in becoming trauma-responsive settings. While many school and district teams seek guidance and tools to assess and improve their trauma-responsive efforts, to our knowledge, there are no systematically developed tools to help teams plan and evaluate this work. This article describes the development and validation of the Trauma Responsive Schools Implementation Assessment (TRS-IA). METHOD: Study 1 describes measure development using a modified version of the RAND Corporation/University of California, Los Angeles Appropriateness Method, a systematic approach that involves a literature review and multistage expert input. Study 2 describes the validation of the TRS-IA with a national sample of 2,694 school and district personnel. RESULTS: Study 1 findings resulted in seven domains and 32 indicators for the TRS-IA. Study 2 supported the TRS-IA as an empirically validated, reliable measure to assess schools' implementation of trauma responsiveness. CONCLUSION: Our results suggest that the TRS-IA may be a pragmatic tool to guide the implementation and evaluation of trauma-responsive school system efforts. (PsycInfo Database Record (c) 2025 APA, all rights reserved).

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,775
Score d'incertitude au seuil0,631

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,174
Tête enseignante GPT0,572
Écart entre enseignants0,398 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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