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Enregistrement W2124280560 · doi:10.4236/psych.2013.43a047

Assessment for Intervention of Children with Fetal Alcohol Spectrum Disorders: Perspectives of Classroom Teachers, Administrators, Caregivers, and Allied Professionals

2013· article· en· W2124280560 sur OpenAlexaff
Jacqueline Pei, Jenelle Job, Cheryl Poth, Erin Atkinson

Notice bibliographique

RevuePsychology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Substance Exposure Effects
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisIntervention (counseling)PsychologyFetal Alcohol Spectrum DisorderMedical educationFetal alcoholFocus groupBest practiceQualitative researchProcess (computing)Applied psychologyMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study begins to address the need for evidence-based approaches for guiding the psychological assessment of children with Fetal Alcohol Spectrum Disorders (FASD). This project represents an important step toward increasing links between research and practice in the communication and use of assessment results for informing intervention decisions. Using a qualitative research approach, the current study contributes to knowledge about concerns with current psychological assessment practices and offers suggestions for optimization based on conversations with teachers, administrators, caregivers and allied professionals. Thematic analysis of 11 focus groups and 3 interviews (N = 60) yielded 3 major findings: the need to focus on the whole child, the necessity of an assessment process that is responsive, and building capacity in the school. This study increases the links between research and practice as we move toward a model of assessment for intervention. Such a model has a strong potential for optimizing assessment practices to better meet the needs of children with FASDs as it promotes a shift that focuses on successful child outcomes regardless of diagnosis.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0070,004
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,323 · 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

Citations25
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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