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Enregistrement W2887486902 · doi:10.1080/17518423.2018.1497722

Intervention strategies in residential immersive life skills programs for youth with disabilities: a study of active ingredients and program fidelity

2018· article· en· W2887486902 sur OpenAlexafffund
Gillian King, Amy C. McPherson, Shauna Kingsnorth, Jan Willem Gorter, Andrea DeFinney

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Neurorehabilitation · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueFamily and Disability Support Research
Établissements canadiensHolland Bloorview Kids Rehabilitation HospitalMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésChecklistFidelityPsychologySession (web analytics)Active listeningIntervention (counseling)Applied psychologyMedical educationDevelopmental psychologyComputer scienceMedicineCognitive psychologyCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To examine intervention strategy use in residential immersive life skills (RILS) programs.Methods: The Service Provider Strategies-Checklist was used to record the strategies used in 100 activity settings across two summers at three RILS program sites. Activity settings were categorized by activity type and session format. Relative occurrence of the strategies was examined using percentages.Results: Socially mediated strategies (listening, engaging youth) and teaching/learning techniques (verbal cues, verbal instruction) were used in over 75% of the settings. Strategy use was highly contextualized, with different strategy patterns observed for different types of activity settings.Conclusion: The findings suggest that RILS programs be characterized by their use of socially mediated strategies and teaching/learning techniques, with socially mediated and non-intrusive strategies appearing to be program hallmarks. Strategy use was aligned with the types of sessions offered, providing evidence of program fidelity and indicating that RILS programs are complex in their formats, activities, and strategy use.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,200
Score d'incertitude au seuil0,673

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,337 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations9
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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