School Psychology and COVID-19 in Canada: Turning crisis into opportunities
Notice bibliographique
Résumé
The Coronavirus 2019 (COVID-19) caused a significant crisis for the educational system and its students worldwide. School psychologists were among the many professionals who adapted their work to meet the needs of schools and students during the pandemic. This study aimed to gain a deeper understanding of school psychologists’ experiences regarding the changes and adaptations in their practices during COVID-19 and evaluate their perceptions of the challenges and benefits associated with these changes. Another goal was to investigate their thoughts on what should be preserved, modified, or improved in the field. Twenty school psychologists working in schools across Canada were interviewed online using a modified version of the semi-structured interview developed by Reupert et al. (2022b). Interviews were transcribed and analyzed using reflexive thematic analysis. Six themes were identified, including (a) disruptions and challenges in services, (b) making it work - adapting one’s work, (c) coping with change - influences of work support & personal strategies, (d) effects of the COVID-19 pandemic on students, (e) school psychology work post-COVID-19, and (f) lessons learned and recommendations for future pandemics. This study aims to be of educational and practical significance to school psychologists. It is critical that we learn from this challenging period imposed by the COVID-19 crisis and identify what should be preserved or modified in Canadian school psychologists' practice post-pandemic.
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 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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,039 | 0,017 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».