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Enregistrement W1956425100 · doi:10.1111/jar.12213

The Conundrum of Training and Capacity Building for People with Learning Disabilities Doing Research

2015· article· en· W1956425100 sur OpenAlexfundno aff
Melanie Nind, Rohhss Chapman, Jane Seale, Elizabeth Tilley

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Research in Intellectual Disabilities · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisability Rights and Representation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilUniversity of TorontoUniversity of WarwickUniversity of Southampton
Mots-clésTraining (meteorology)Learning disabilityPsychologyPhysical medicine and rehabilitationCognitive psychologyApplied psychologyMedical educationDevelopmental psychologyMedicineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: This study explores the training involved when people with learning disabilities take their place in the community as researchers. This was a theme in a recent UK seminar series where a network of researchers explored pushing the boundaries of participatory research. METHOD: Academics, researchers with learning disabilities, supporters and other inclusive researchers considered important themes arising from presentations about developments in participatory research. The paper emerges from critical reflection on these rich discussions. RESULTS: A seminar series is a form of research training and capacity building, albeit a dynamic, interactive and collegial one. More formal training in research skills for people with learning disabilities is being developed but raises questions regarding the best contribution people with learning disabilities can make to the research process. CONCLUSION: There are various models of training for inclusive research, but these need to be reciprocal if they are not to undermine the inclusive goal.

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)0,157
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,159
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,157
Score d'incertitude au seuil0,832

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1570,159
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0160,141
Communication savante0,0220,031
Science ouverte0,0070,044
Intégrité de la recherche0,0090,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,303
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,145 · 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

Citations59
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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