Notice bibliographique
Résumé
Abstract One of the most promising areas of intervention for Solution-Focused Brief Therapy (SFBT) is with children, adolescents, and teachers in school settings. SFBT was applied in schools during the beginning of the 1990s and since that time the use of SFBT in schools has grown across disciplines with reports of SFBT interventions and programs implemented in schools in the United States, Canada, Europe, Australia, South Africa, and in the provinces of Mainland China and Taiwan. The brief and flexible nature of SFBT, and its applicability to work with diverse problems, make SFBT a practical intervention approach for social workers to use in schools. SFBT has been used in schools with student behavioral and emotional issues, academic problems, social skills, and dropout prevention. SFBT addresses the pressing needs of public school students that struggle with poverty, substance use, bullying, and teen pregnancy. It can be applied in group sessions, as well as individual ones, and in teacher consultations. There is also increasing empirical support that validates its use with students and teachers. SFBT has been applied to improve academic achievement, truancy, classroom disruptions, and substance use. The history and development of SFBT in schools, basic tenets of SFBT, the techniques that are used to help people change, and the current research are covered along with the implications for the practice of social work.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,003 |
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 ».