Knowledge and attitudes of Ball State University pre-service elementary education teachers toward emergency care in the school setting
Notice bibliographique
Résumé
Unintentional injuries are the leading cause of death for children aged 5-19 Twenty-two million children are injured each year and approximately one quarter of these injuries occur on school premises. Schools must provide nursing services to children who attend school, but ratios of registered nurses to students is higher than the 1:750 recommended ratio. Current school teachers believe pre-service teachers should be trained in emergency care in teacher training programs. Yet, no research has been conducted to evaluate pre-service teachers’ knowledge and attitudes toward emergency care. The purpose of the study was to investigate pre-service teachers’ knowledge of and attitude toward emergency care in the school setting. A cross sectional group-comparison survey design was used. A 40-item questionnaire was administered to pre-service elementary teachers at Ball State University located in Muncie, IN. The questionnaire consisted of questions from “Emergencies in the school setting: Are public school teachers adequately trained to respond?” and Urban \npublic school teachers’ attitudes and perceptions of the effectiveness of CPR and automated external defibrillators. Sub-group comparisons were made using bivariate and multivariate analyses of similar demographic, attitude, and knowledge questions. Findings indicated that pre-service teachers have a positive attitude toward emergency care, low levels of knowledge about emergency care, and a low level of willingness to provide emergency care in schools. In addition, when comparing pre-service teachers who had received emergency care training to those who did not, a statistically significant difference was found in their knowledge about emergency care. Emergency care training has limited influence on pre-service teachers’ attitudes and willingness to provide care.
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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».