Notice bibliographique
Résumé
Learning disabilities (LD) arise out of neurological differences in structure and function that impede an individual’s ability to receive, process, retain, and retrieve information. Similar disruptions in learning manifest in autism, a highly complex neurodevelopmental disorder. For these individuals, learning disabilities are concrete and permanent, resulting in lifelong difficulties in learning, employment, and social recognition. Cases of delayed LD identification are often associated with debilitating incapacitation, resulting from low self-esteem, underachievement, and underemployment.Government policy needs to stand at the forefront of knocking down the many barriers that hinder individuals with LD from becoming confident, independent members of society. Policies from North American and European nations contain respective strengths, and thus international discussions and comparative research should be conducted on LD policies. This article examines national policies of the US, UK, Canada, and Sweden, focusing on identification, funding, and core focuses of learning disability policy.I argue three main points within each respective category of diagnosis, funding, and goals of LD policy. First, educators need to play larger roles in the identification of LD, and government policy should facilitate this role. Second, funding for LD and autism support is largely channelled towards educational initiatives, but such initiatives are currently too broad to promote concrete outcomes. Funding needs to go towards specific categories of support – including assistive technologies, assessment protocols, or extracurricular/pre-professional activities. Finally, the foremost focus of policy should be placed on addressing employment disparities for individuals with LD/autism. Such policy would go the furthest ways in promoting the “normalization principle” and “social role valorization,” which are two guiding principles that can help increase opportunities for persons with disabilities, equip them with socially-valued roles, and bring them towards a greater level of social equality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».