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Enregistrement W4416652871 · doi:10.1108/978-1-64802-994-320251007

The Tip of the Iceberg

2022· book-chapter· en· W4416652871 sur OpenAlexaff
Huisman Shirley, Stefanski Amanda, Johansson Jenny, Dollar Jennifer

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensColumbia College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneral partnershipWork (physics)Process (computing)Space (punctuation)Best practiceGraduate educationHigher educationData collection

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter describes the efforts of a small, private college in Columbia, South Carolina to address the increased awareness of and need for traumasensitive practices across multiple settings through the development of a graduate degree existing solidly in the space between two different programs of study. Recognizing the need for trauma-informed education across multiple settings, faculty from the Division of Education worked alongside colleagues from the social work program in the Division of Social Sciences to co-create and co-sponsor the newly established master’ s in trauma-informed education (TIE). As the only partnership of its kind at the college, there has been a continued process of collaboration alongside the initial stages of implementation as the co-directors and faculty make sense of their data and determine next steps. The chapter begins by situating Columbia College’ s TIE program within a brief review of the literature and theoretical foundations. In the main sections, there is attention given to program logistics, course content, and pedagogical decisions. Based on feedback from both students and instructors, several changes have been made to the program since its start. Further, an initial analysis of the data and findings underscore the potential for future contributions to the research base on trauma-informed educational practices and more specifically in terms of the ways in which educators and other helping professionals are prepared to practice trauma sensitivity.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,138

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,007
Communication savante0,0100,009
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0370,007

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,239 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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