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Enregistrement W4415263336 · doi:10.18666/jorel-2025-12570

Summer Camp Counselor Experiences: The Influence of Training, Self-Efficacy, and Organizational Cohesion

2025· article· W4415263336 sur OpenAlexaboutno aff
Elizabeth Nutt Williams

Notice bibliographique

RevueJournal of Outdoor Recreation Education and Leadership · 2025
Typearticle
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueYouth Development and Social Support
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSummer campCohesion (chemistry)Job satisfactionLongitudinal studyGroup cohesivenessSelf-efficacy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many overnight camps use Counselor-in-Training (CIT) programs to prepare adolescent campers for the counselor role. Although research has investigated the effectiveness of individual CIT programs, studies have not compared the experiences of previous CIT participants (CITs) to the experiences of new, non-CIT counselors across camp types. We recruited 314 camp counselors (130 previous CITS and 185 non-CITs) from camps across the United States and Canada for an online survey with items assessing their self-efficacy, organizational cohesion, and experiences as first-year counselors. Although we did not find a significant effect of the completion of a CIT program on any of the primary variables, individual and camp factors such as job fit, satisfaction with training, and comfort talking to administrators were significantly associated with self-efficacy and organizational cohesion. More between-camps and longitudinal research is needed to more deeply understand the impacts of training, overall climate, and the efficacy of CIT programs.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,196
Score d'incertitude au seuil0,832

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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