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Enregistrement W1986972477 · doi:10.1111/j.1467-8578.2012.00531.x

Speed bumps, roadblocks and tollbooths: how culturally and linguistically diverse parents navigate the highways and byways of giftedness in Ontario

2012· article· en· W1986972477 sur OpenAlexaffabout
Cam Cobb

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Special Education · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueParental Involvement in Education
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInclusion (mineral)WindsorSpecial educationPsychologyQualitative researchPedagogyIdentification (biology)Developmental psychologyMainstreamingSociologySocial psychologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In reviewing literature on culturally and linguistically diverse (CLD) parental inclusion and disproportionality, Cam Cobb, assistant professor at the University of Windsor, Ontario, illustrates how CLD giftedness – and especially CLD giftedness in Canadian settings – represents an area in need of further research. In part, this article begins to address that need. Drawing from a larger critical qualitative inquiry, he details the stories of two CLD Canadian mothers as they sought to become involved in gifted identification and decision‐making processes. Knowledge and language arose in the data as two core themes of robust parental inclusion. These core themes, along with associated recommendations for policy, practice and research, are outlined in a discussion of the findings. While this article focuses on the gifted domain of special education in Ontario, the findings have wider implications for robust CLD parental inclusion in special education in general.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,166
Score d'incertitude au seuil0,916

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,268 · 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 tête enseignante, 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

Citations10
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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