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Enregistrement W7071964093

Uncovering the Moment-to-Moment Processes and Strategies of Staff in School-Based Day Treatment for Children with Social, Emotional and Behavioural Difficulties

2020· other· en· W7071964093 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueYork University Digital Library (York University) · 2020
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMainstreamThematic analysisMental healthDay treatmentRecallDay careProcess (computing)Child development
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The school-based day treatment program at the Child Development Institute (CDI) provides intensive mental health services for children in kindergarten and grade 1 with social, emotional and behavioural difficulties who are unable to manage in mainstream classrooms. Despite services such as this having been offered in Canada for several decades, research on day treatment is scarce with no standard models for program delivery. Using stimulated recall interviews with classroom staff, this study aimed to describe the moment-to-moment processes and strategies of classroom staff in the day treatment program at CDI and incorporate them into a preliminary program model. Several processes and strategies used by staff members emerged from thematic analysis of the interviews. These included a process of tailored intervention, characterized by a continual and cyclical process of attunement, responsiveness, assessment and evaluation, using a team-based approach, noticing positives about children, a climate of positive relationships, staff regulating their own emotions, being flexible while also being firm and consistent, and seeing children from a developmental perspective. More specific strategies used by staff members (e.g., token economy) also emerged from the interviews. School readiness was identified as being the major developmental goal for children in the day treatment program. Ultimately, the program was conceived as a milieu therapy. Implications for future research and preservice teacher training are discussed.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,167 · 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'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
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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