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Enregistrement W1582915330 · doi:10.20355/c5g59s

From Segregation to Equalization: The Polish Perspective

2007· article· en· W1582915330 sur OpenAlexaffvenue
Małgorzata Gil

Notice bibliographique

RevueJournal of Contemporary Issues in Education · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCollaborative Teaching and Inclusion
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegislationSpecial educationNorm (philosophy)UnderpinningPerspective (graphical)Political sciencePedagogyPostsecondary educationPsychologyEconomic growthMedical educationHigher educationMedicineLawEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previously in Poland, the segregation of children with disabilities was the norm. Recent changes to legislation entitled “Equalization of Opportunities for Persons with Disabilities” specifically address the education of persons with disabilities. States are required to recognize the principle of equal primary, secondary and tertiary educational opportunities for children, youth and adults with disabilities into integrated settings. The education of persons with disabilities should be an integral part of the educational system (United Nations, 1993). This article reports on the education of children with intellectual disabilities living in full-time care institutions and provides an analysis of assumptions underpinning inclusive education in Poland. Specifically, this paper will: (a) introduce the history of education for children with disabilities, (b) provide an analysis of current legislation from 1991 to 2003 addressing education for children with disabilities, and, (c) explore examples of how education was provided to a select group of institutionalized children and young adults. In spite of recent changes to educational policy and formal regulations within the educational system, students with intellectual disabilities continue to be segregated within educational institutions.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0090,024
Communication savante0,0120,013
Science ouverte0,0010,012
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,393 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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