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Enregistrement W2875517139 · doi:10.1080/14643154.2018.1495682

Generating new knowledge for the field of deaf/hard-of-hearing education: A meta-synthesis of case study research

2018· article· en· W2875517139 sur OpenAlexaff
Taylor Hallenbeck, Jill Anne Chouinard, Charlotte Enns

Notice bibliographique

RevueDeafness & Education International · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHearing Impairment and Communication
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisDeaf educationField (mathematics)PsychologyKnowledge baseDescriptive statisticsData collectionDescriptive researchMeta-analysisSpecial educationPedagogyQualitative researchSociologySign languageLinguisticsSocial scienceComputer scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This meta-synthesis uses descriptive and thematic analysis to explore the use of, and findings from, case study research in the field of Deaf/Hard-of-Hearing (DHH) education. Findings from these analyses provide the field of DHH education with knowledge about how case study has been utilized, ways case study can enrich future research, and descriptions of gaps in the research base. Descriptive analysis findings indicated the case study research approach has been used from 1979 to 2017. Such research has been published primarily in American Annals of the Deaf, utilizes largely interview and observation data collection methods, and is most frequently used for programme evaluation and examination of teacher beliefs and practices. Thematic analysis banded findings from 52 case studies into common themes, identified important considerations for the field, ways case study can enrich the field’s use of other research methodologies, and noted gaps in the knowledge base for the education of children and young people who are deaf/hard of hearing.

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)0,001
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,740
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,332
Tête enseignante GPT0,551
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeAutre devis
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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