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Enregistrement W2083434414 · doi:10.1080/13603116.2012.676087

The implementation of best education practices for a student severely affected by autism

2012· article· en· W2083434414 sur OpenAlexaff
M. Breitenbach, Vickie Armstrong, Susan E. Bryson

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Inclusive Education · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensIzaak Walton Killam Health CentreGovernment of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutismSpecial educationMainstreamingPsychologyPedagogyBest practiceInclusion (mineral)Mathematics educationSociologyDevelopmental psychologyPolitical scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, we describe an inclusive educational programme for a young boy severely affected by autism. The programme is exemplary not only academically, but also in terms of what children need socially and emotionally. It represents best practices in action. Given the wide agreement about what constitutes best education practices, but the lack of information about how to achieve these, we focus on the practical, systems-level interventions, including strong leadership, effective teaming, staff training, and ongoing flexibility and planning that have allowed the implementation of evidence-based practices in a school setting rather than on the specifics of the child's individual programme. In taking this approach, we describe overarching challenges and solutions that might contribute to the successful education of other children with an ASD. Our purpose is to share a positive story, which we hope will serve as an inspiration to others.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,325
Score d'incertitude au seuil0,330

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,442 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations19
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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