Assessing communication accessibility in the university classroom: Towards a goal of universal hearing accessibility
Notice bibliographique
Résumé
Measures of accessibility typically focus on the physical environment and aspects relating to getting into and out of spaces. The transient sound environment is less well characterized in typical accessibility measures. Hearing accessibility measures can be based upon physical indices or functional assessment. The physical measures are indices that use signal-to-noise ratios to evaluate audibility while the functional assessment tool adopts universal design for hearing (UDH) principles derived from principles of universal design. The UDH principles include (1) Optimization of the hearing environment for all; (2) Optimization of interactions between persons and objects to promote better hearing in an environment; (3) Optimization of opportunities for people to have multiple choices of interactions with one another; (4) Optimization of opportunities for people to perform different activities in and across environments; (5) Optimization of opportunities for people to have safe, private, and secure use of the environment while minimizing distraction, interference, or cognitive loading; and (6) Optimization of opportunities for people to use the environment without extra steps for hearing access during preparatory, use and/or after use phases. This paper compares the two approaches using case examples from post-secondary classrooms in order to describe the potential advantages and limitations of each.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».