Overcoming Unintentional Barriers with Intentional Strategies: Educating Faculty about Student Disabilities
Notice bibliographique
Résumé
Krista Forrest is an Assistant Professor in the Department of Psychology at the University of Nebraska at Kearney, where she teaches general psychology and life span development as well as advanced courses in adolescent psychology, group dynamics, and psychology and law. A graduate of North Carolina State University with a MS in developmental psychology and a PhD in social psychology, she is currently examining the extent to which specific police interrogation strategies influence a suspect's likelihood of falsely confessing. Her dedication to educating students with disabilities comes from 12 years of combined teaching experience at North Carolina State, Elon College, and University of Nebraska at Kearney as well as her role as a mother to a child who has both visual and hearing impairments. Catherine Fichten received her MA in experimental social psychology from Concordia University, her PhD in clinical psychology from McGill University, and is currently a Professor of Psychology at Dawson College, an Associate Professor of Psychiatry at McGill University, and a clinical psychologist at the SMBD–Jewish General Hospital. In addition to her research in the areas of sexual dysfunction and sleep disorders, she has published or has in press over 30 articles concerning postsecondary students and disabilities. Topics range from nondisabled student and faculty perceptions of students with disabilities to the availability of technology for students with disabilities. She has authored or coauthored grants worth over 2 million dollars to empirically investigate factors influencing the academic and social success of college students with disabilities. As a member of the advisory committee for the Canadian Institutes of Health Research, she has informed multiple institutes within the agency of the needs and research opportunities related to mobility issues. Many of her articles are available on her Web page ( www.fichten.org ).
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».