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Enregistrement W2996348109 · doi:10.5206/eei.v29i3.9388

Young Children with Autism Spectrum Disorder in Early Education and Care

2019· article· en· W2996348109 sur OpenAlexaffvenue
Kimberly Maich, Adam Davies, Sharon Penney, Emily A. Butler, Gabrielle Young, David Philpott

Notice bibliographique

RevueExceptionality Education International · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueFamily and Disability Support Research
Établissements canadiensUniversity of GuelphMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutism spectrum disorderIntervention (counseling)Early childhood educationPsychologyPsychological interventionAutismConversationEarly childhoodMainstreamingSpecial educationDevelopmental psychologyPedagogyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High quality early intervention is a crucial component of supportive and inclusive early childhood education and care (ECEC) and crucial for children with autism spectrum disorder (ASD). For children with ASD, there is limited access to ECEC services and there is little research or writing on the importance of bridging even conversations between the fields of ECEC and special education needs. This paper addresses the importance of starting a conversation by delineating current literature on ASD and early intervention services while making recommendations for how practitioners and policy-makers can consider the needs of young children with ASD in ECEC programming, bringing together clinicians and educators in ECEC settings into broader and closer collaborations. Through investigating current wide-scale reports on ASD in ECEC and inclusive settings, screening, early intervention, and evidence-based interventions, as well as the specific needs of parents of children with ASD, we seek to bring such essential discussions to the forefront. In turn, practitioners can provide supportive early-years environments for children with ASD, as well as early intervention and identification services that support inclusive practices.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,325 · 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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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