Voices and Visions from Ethnoculturally Diverse Young People with Disabilities
Notice bibliographique
Résumé
Many Canadian children from minority status groups experience long-term academic complexities, influencing their sense of school belonging and engagement. Research demonstrates children with intersecting differences of race, ethnicity, language, and disability, and those in their middle years (10–13 years old), undergo heightened academic challenges. Yet, what are children with disabilities’ personal schooling experiences, and how may these insights support inclusive learning, teaching, and sense of belonging? Within Toronto, one of the most diverse Canadian cities, this book explores the stories and experiences of six middle years children with intersecting differences of race, ethnicity, language, and disabilities (particularly autism). Through narrative and critical discourse analysis research methods the children’s views were accessed via a mosaic multi-method data collection approach, including their own photography, drawings, journal writings, imaginative story games, and interview texts. The children’s narratives illustrate their understandings of differences, learning, and inclusion. This book presents innovative insights highlighting the voices of children with disabilities as they navigate through complex issues of diversity and share how these impact their understandings and experiences of school inclusion and exclusion. The author advocates inviting the voices of children with intersecting differences into educational conversations and research processes, as they may adeptly advance areas of inclusion and diversity. .
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,045 | 0,029 |
| Communication savante | 0,012 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».