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Enregistrement W4414024445 · doi:10.1177/1356336x251370270

Trauma-informed practices and physical education: A scoping literature review

2025· article· en· W4414024445 sur OpenAlexaff
Daniel B. Robinson, Chris Gilham, Kaitlin Fuller, Lynn Randall, Ellen Carter, Chloe Vukosa

Notice bibliographique

RevueEuropean Physical Education Review · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensUniversity of New BrunswickSt. Francis Xavier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysical educationPsychologyPedagogyMedical educationApplied psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Children and youth around the world are experiencing trauma to the extent that it has been labeled a global health concern ( O’Toole, 2022 ). Physical education (PE) teachers, among others, are attempting to respond to this concern by implementing research-based trauma-informed practices (TIPs). The purpose of this paper was to conduct a scoping review to gather and synthesize the literature on TIPs appropriate for the PE context within the K-12 school system in the Global North. Following the five-stage scoping review protocol outlined by Peters et al. (2020) , the process returned 34 articles that met all inclusion criteria. The majority of the literature (18 articles) was found in practitioner-focused journals and centered on providing knowledge and broad advice for PE teachers. Most of the remaining work included qualitative research and focused on exploring the experiences of PE teachers working with students who had experienced trauma. Only four studies included an intervention. In addition to discussing the available research, this article explores the various conceptions of trauma that have recently appeared in the research as well as the implications of trauma's and TIPs’ infusion into school culture. The review clearly demonstrates a need for continued discussion around trauma, more research in the area of TIPs (specifically related to PE), and continued professional development for teachers.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,065
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,065
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0250,025
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,402 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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