MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1492664766 · doi:10.1111/j.1469-8749.2008.03075_6.x

MM:6
Wake‐up call: everything you always wanted to know about working with people with disabilities but were afraid to ask

2008· article· en· W1492664766 sur OpenAlexaboutno aff
LS FIALA

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Medicine & Child Neurology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealthcare innovation and challenges
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHabilitationHEROSociologyMedia studiesPsychologyPublic relationsAdvertisingPolitical scienceArtBusinessComputer scienceArtificial intelligenceHumanities

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

‘Wake‐up call’ was developed as a training DVD for staff that work with people with disabilities (known as ‘consumers’) and addresses the way that consumers want staff to speak, work, relate, and interact with them. It's all about attitude and respect. It is the result of a year‐long project that began when Consumer Self‐Advocacy groups at four UCP/NYC Day Habilitation programs around the city met in November 2006 to discuss the expectations of people with disabilities. The resulting 12‐minute edited film will be used for training new UCP/NYC staff and will be available for distribution around the country and Canada. ‘Wake‐up call’ features Geri Jewell (HBO's Deadwood), who narrates and performs, and Commissioner Matthew Sapolin of the Mayor's Office for People with Disabilities in New York City. Sapolin, who is blind, contributed his own thoughts, including his reluctance to be considered an ‘inspiration’ or ‘hero’. As Jewell comments on screen, ‘everyone in this video has one thing in common – they are people like me and you’. Wake‐up call also features the song ‘I Need To Wake UP’ by award‐winning singer/songwriter Melissa Etheridge. The film was co‐produced by UCP/NYC staff Scott Feldman, Director of Waterside residences, and Lois Silver Fiala, Media Manager. Silver Fiala, who has won several awards for previous films, found the non‐scripted format to be extremely enlightening. ‘After working with consumers for over 20 years, it was fascinating for me to gain even further insight into what they have to say’.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,479
Score d'incertitude au seuil0,743

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,4790,143

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,250 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDevelopmental Medicine & Child NeurologyMême sujetHealthcare innovation and challengesTravaux en français237 207