MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2741163990 · doi:10.9782/2159-4341-20.2.90

Teaching and Supporting Students with Intellectual Disabilities in Democratic Republic of Congo

2017· article· en· W2741163990 sur OpenAlexaff
Heather M. Aldersey, Shana J. Haines

Notice bibliographique

RevueJournal of International Special Needs Education · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueFamily and Disability Support Research
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompassionPovertyDemocracyPersonhoodPassionPsychologyWork (physics)Intellectual disabilityPedagogySpecial educationMedical educationPolitical scienceMedicineSocial psychologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Children with intellectual disabilities (ID) often experience challenges due to low learning expectations and educational quality and limited educational access. Often, in locations impacted by higher levels of poverty, such as Kinshasa, Democratic Republic of the Congo, educational disparities for children with ID are even more pronounced. To date, limited research has been conducted about educating children with ID from a teachers' perspective in Kinshasa. In this exploratory study, we analyzed data from 23 interviews with special education professionals who work with students with ID to describe their professional goals and explain the experience of delivering education to children with ID in Kinshasa. Most participants were drawn to their profession out of compassion and expressed the hope that they would help their students find jobs, live independently, and become valued members of society. The participants spoke in a uniform voice about how their passion and goals for their students were dampened by the difficulties they faced in educating their students, including low pay and the lack of a comprehensive system to support their work. Addressing these barriers is an important step towards ensuring the full personhood for all students in DRC, including children with ID.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,383 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of International Special Needs EducationMême sujetFamily and Disability Support ResearchTravaux en français237 207