Measurement of Assistive Technology Outcomes Associated with Computer-Based Writing Interventions for Children and Youth with Disabilities
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Young people who have chronic disabilities use computer technologies and receive rehabilitation services to overcome functional limitations associated with writing activities. However, the functional impact of these specialized assistive technologies on the everyday lives of children is not clearly understood; in part due to the lack of targeted outcome measures. This article describes the development and evaluation of the Family Impact of Assistive Technology Scale for Writing Interventions (FIATS-WI). The FIATS-WI is a multi-dimensional, parent-report questionnaire designed to measure child functioning and outcomes associated with computer-based writing interventions for children and youth aged 5–18 years. Participants included parents of children with writing-related disabilities who completed the questionnaire at home during one of two study phases. In the first phase, 121 eligible parents, out of 364 invited, completed a single administration of the questionnaire. In the second phase, 28 out of 33 eligible parents completed the FIATS-WI twice to assess its stability. Item and subscale correlations informed an item reduction plan, and Cronbach’s alpha and intraclass correlation coefficients provided acceptable estimates for internal consistency and test–retest reliability, respectively. Correlations between FIATS-WI scores and scores from a standardized home participation measure tested its convergent validity. The study provides emerging evidence for the FIATS-WI as a sound measure of computer-based writing technology outcomes for children and youth with disabilities.
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.
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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle