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Enregistrement W2092273955 · doi:10.5901/mjss.2014.v5n15p303

Career Construction for Hephapreneurship1: Alternative Framework for Persons with Disabilities2

2014· article· en· W2092273955 sur OpenAlexfundno aff
Maximus Monaheng Sefotho

Notice bibliographique

RevueMediterranean Journal of Social Sciences · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation Systems and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of PretoriaMcGill UniversityWorld Health OrganizationMax-Planck-GesellschaftWorld Bank Group
Mots-clésCareer developmentConceptual frameworkSynonym (taxonomy)PsychologyExpression (computer science)Career PathwaysSociologyPedagogyMedical educationSocial scienceComputer scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article presents Career Construction for Hephapreneurship (CCH) and creates a roadmap of career choice/construction by people with disabilities, henceforth referred to as differently abled persons. The expression “differently abled persons” is a near-synonym of ‘persons with disabilities’. In this article, the idea of differently abled persons emphasises ‘positive difference’ and abilities instead of disabilities. The development of CCH was grounded in literature as well as the experiences of differently abled persons. A search for conceptual frameworks addressing career choice/construction by differently abled persons revealed gaps. This article outlines features of CCH constituting limited career choice, opportunities to learn, hephapreneurship and policy development. Particular emphasis is placed on the framework providing viable ways of assisting differently abled persons to participate actively in the world of work. The advantages of the framework centre on advocacy, policy influence and sparking further research on career construction and disability. The development of hephapreneurship is also possible. DOI: 10.5901/mjss.2014.v5n15p303

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0120,017
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0020,010
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,117
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,279 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations55
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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