Rhetorical Leadership in Framing a Supportive Social Climate for Educational Reforms Assisting Children with Disabilities
Notice bibliographique
Résumé
is a remarkable woman in Canada named Anne Larcade. Ms. Larcade, mother of two, has a son with multiple disabilities. Alexandre always had academic trouble in school. Then at age 7, with no teaching assistant to watch out for him, he was abducted from a crowded school playground, tortured, and sexually abused. The incident exacerbated his problems, and its toll included the end of Larcade’s marriage, already strained by the demands of both parents holding professional careers while meeting the needs of a disabled child and his infant brother.1 In 1999, when Alexandre was 9, Larcade, now divorced, turned to the province for help in meeting the special requirements and sky-rocketing costs of her son’s care and education. Since the early 1980s, Ontario had had legislation requiring the province to sign special needs agreements to help support children whose needs were greater than could be met by their parents. So, Larcade was stunned to be told in August, 2000, that Children’s Aid Society could not pay for the services Alexandre required unless she signed a paper “legally abandoning ” him to become a ward of the state; her alternative was to let her son go without the services that would allow him to be re-integrated into the school system.2 Larcade learned that the special needs agreement law, designed to provide help 1
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».