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Enregistrement W2012870211 · doi:10.1353/aad.2012.0243

Providing Accessible Services to Minority Ethnic Deaf People: Insights from a Study in Alberta, Canada

2002· article· en· W2012870211 sur OpenAlexaffabout
Michael Rodda, C. Jonah Eleweke

Notice bibliographique

RevueAmerican annals of the deaf · 2002
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHearing Impairment and Communication
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthnic groupService providerService (business)Public relationsService delivery frameworkSign languageSpecial needsPsychologyInternet privacyMedical educationSociologyBusinessPolitical scienceMedicineComputer scienceLinguisticsMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Evidence suggests that minority ethnic people in general and minority ethnic deaf people (MEDP) in particular face numerous formidable obstacles in their attempts to gain access to services in the community. Deaf people from minority ethnic groups who have no English and/or American Sign Language (ASL) skills have particular difficulty gaining access to services. The study therefore was concerned with identifying some of the special needs and difficulties of MEDP who are trying to gain access to services in multiethnic communities. Qualitative approaches were used in data gathering and analysis. The results indicated six areas of difficulty for MEDP in gaining access to services: (a) communication barriers, (b) a lack of recognition of the needs of MEDP, (c) inappropriate service delivery and a lack of information on available services, (d) insufficient cultural sensitivity on the part of service providers, (e) issues of user involvement, and (f) a lack of specific programs for MEDP.

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)0,000
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 enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,439

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,281 · 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

Citations8
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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