International Survey of Speech-Language Pathologists’ Practices in Working with Children with Autism Spectrum Disorder
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
OBJECTIVE: Autism spectrum disorder (ASD) is a complex neurodevelopmental impairment. To better understand the role of speech-language pathologists (SLPs) in different countries in supporting children with ASD, the International Association of Logopedics and Phoniatrics (IALP) Child Language Committee developed a survey for SLPs working with children or adolescents with ASD. Method and Participants: The survey comprised 58 questions about background information of respondents, characteristics of children with ASD, and the role of SLPs in diagnosis, assessment, and intervention practices. The survey was available in English, French, Russian, and Portuguese, and distributed online. RESULTS: This paper provides a descriptive summary of the main findings from the quantitative data from the 1,114 SLPs (representing 35 countries) who were supporting children with ASD. Most of the respondents (91%) were experienced in working with children with ASD, and the majority (75%) worked in schools or early childhood settings. SLPs reported that the children's typical age at diagnosis of ASD on their caseload was 3-4 years, completed mostly by a professional team. CONCLUSIONS: The results support positive global trends for SLPs using effective practices in assessment and intervention for children with ASD. Two areas where SLPs may need further support are involving parents in assessment practices, and supporting literacy development in children with ASD.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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