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Enregistrement W2996292387 · doi:10.1111/jir.12703

Edward Zigler's legacy in the study of persons with intellectual disability: the developmental approach and the advent of a more rigorous and compassionate science

2019· article· en· W2996292387 sur OpenAlexafffund
Jacob A. Burack, David W. Evans, John T.P. Lai, Natalie Russo, Oriane Landry, Hanna Kovshoff, Karen J. Goldman, Grace Iarocci

Notice bibliographique

RevueJournal of Intellectual Disability Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMental Health and Psychiatry
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityMcGill University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésScholarshipIntellectual disabilityCompassionDevelopmental ScienceHumanityInterdependenceField (mathematics)SociologyPsychologyDevelopmental psychologySocial sciencePolitical sciencePsychiatryLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Edward Zigler transformed the science and humanity of the work with persons with intellectual disability. The developmental approach is Ed's great contribution to the field of intellectual disability as it both led to more conceptually compelling and methodologically rigorous science and provided an alternative to the Zeitgeist of segregation, defect, and pathology that had prevailed for decades. In an entirely unique way, the developmental approach allowed a seamless integration of increasingly precise science with concern for the “whole child” and their family. Thus, Ed's legacy led to a discipline in which scholarship and compassion prevail hand in hand as the integrity of science and of the person are mutually informative and interdependent.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,012
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,267 · 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'étudeQualitatif
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

Citations13
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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