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Enregistrement W3001579566 · doi:10.24908/pceea.vi0.13687

Research and Education in Accessibility, Design, and Innovation (READi) : A Reflection of Our First Year

2019· article· en· W3001579566 sur OpenAlexafffundvenue
Alicia M. Gal, Elizabeth Hoskin, Claire Davies, Paul Marriage, Adrian D. C. Chan

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Accessibility for Disabilities
Établissements canadiensQueen's UniversityTetra Society of North AmericaCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésInclusion (mineral)FeelingReflection (computer programming)Medical educationPsychologyProgram Design LanguagePedagogyEngineeringMedicineSocial psychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research and Education in Accessibility, Design, and Innovation (READi) is an interdisciplinary training program focusing on accessibility. With the first year of the READi completed, this paper provides an overview of the design of the program and reflections from the program, as experienced by two of its trainees. The training program appears to have increased the knowledge and skills of student trainees with regard to accessibility, while also enhancing many professional skills. In addition, there appears to be affective learning, uplifting the thoughts, opinions, and feelings of accessibility and inclusion, that foster a culture of accessibility. The program benefits from interdisciplinarity, collaborations with external stakeholders, engagement with real-world accessibility issues, and inclusion of people with disabilities.

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)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,164

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,014
Communication savante0,0090,005
Science ouverte0,0030,011
Intégrité de la recherche0,0060,024
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,310 · 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'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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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