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Enregistrement W2943459301 · doi:10.1111/jar.12614

Differential reinforcement of high rates of behaviour to increase work productivity in adults with intellectual disability

2019· article· en· W2943459301 sur OpenAlexafffund
Emeline McDuff, Marc J. Lanovaz, Diane Morin, Mélissa Vona, Yasmine Kheloufi, Antonia R. Giannakakos

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Research in Intellectual Disabilities · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDown syndrome and intellectual disability research
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - Santé
Mots-clésIntellectual disabilityProductivityPsychologySet (abstract data type)Intervention (counseling)ReinforcementWork productivityDifferential (mechanical device)Developmental psychologyClinical psychologySocial psychologyEconomicsPsychiatryComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Due to deficits in adaptive and cognitive functioning, productivity may pose challenges for individuals with intellectual disability in the workplace. METHOD: Using a changing-criterion embedded in a multiple baseline across participants design, we examined the effects of differential reinforcement of high rates of behaviour (DRH) on the rate of data entry (i.e., productivity) in four adults with intellectual disability. RESULTS: Although the DRH procedure increased the rate of correct data entry in all four participants, none of the participants achieved the criterion that we set with novice undergraduate students. CONCLUSIONS: Our results indicate that DRH is an effective intervention to increase rate of correct responding in individuals with intellectual disability, but that achieving the same productivity as workers without disability may not always be possible.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,298 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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