Sociodemographic profiles of high school students across multiple types of special needs and disabilities
Notice bibliographique
Résumé
A paucity of population‐based research explores the prevalence and sociodemographic characteristics of high school students with varieties of special needs and disabilities. Utilising a population‐based sample of self‐reported data collected in British Columbia, Canada, we investigated the scope and sociodemographic characteristics of adolescents between and within multiple categories of physical, mental, emotional and behavioural needs – including those with two or more conditions and no conditions. First, we computed the most commonly occurring and least commonly occurring special needs categories. Second, we created profiles of the broad sociodemographic characteristics of adolescents in each special needs category. Finally, we determined whether the profiles indicated statistically significant between‐ and within‐category heterogeneity. We found that over one‐quarter of adolescents had one or more special needs, while nearly three‐quarters of the special needs subpopulation had only three of the nine special needs tracked. Also, whether adolescents with a given special need were compared to those from different categories or those within the same category, there was considerable diversity in their sociodemographic attributes. Our study is one of the first to describe adolescents with special needs in this population‐based fashion. We hope that our findings may guide programme and policy development in British Columbia and around the world.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».