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Enregistrement W2579384310 · doi:10.1177/2396941516680369

SLP-educator classroom collaboration: A review to inform reason-based practice

2017· review· en· W2579384310 sur OpenAlexaff
Lisa M. D. Archibald

Notice bibliographique

RevueAutism & Developmental Language Impairments · 2017
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational and Psychological Assessments
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPedagogyMedical educationEngineering ethicsMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and aims Increasingly, speech language pathologists are engaging in collaborative classroom services with teachers and other educators to support children with developmental language disorder and other communication impairments. Recent systematic reviews have provided a summary of only a small fraction of the available evidence and recommended the use of reason-based practice in the absence of a sufficient empirically driven evidence base. The purpose of this paper was to provide a broad (but critical) review of the existing evidence. Main contribution Papers were gathered through review of reference lists in the recent systematic reviews and other published works, as well as general internet searches. A total of 49 papers were identified either reporting empirical evidence pertaining to SLP-educator collaborative classroom activities, empirical evidence pertaining to consultative services, classroom instruction, or small group intervention in the classroom, or providing information, discussion, surveys, or reviews related to the topic. Evidence pertaining to vocabulary, oral language, phonological awareness, curriculum-based language, and written language were summarized together with qualifications based on elements of the research design. Conclusion and implications Although much of the evidence must be interpreted with considerable caution, the present review is informative for clinicians looking to adopt a reason-based approach to practice.

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)0,048
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,048
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0110,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,502
Écart entre enseignants0,420 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations135
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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