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Enregistrement W3051660419 · doi:10.1177/0022466920950331

Using Community Conversations to Inform Transition Education in Rural Communities

2020· article· en· W3051660419 sur OpenAlexaboutno aff
Erik W. Carter, Michele A. Schutz, Shimul A. Gajjar, Erin A. Maves, Jennifer L. Bumble, Elise D. McMillan

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Special Education · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisability Education and Employment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Tennessee
Mots-clésQuarter (Canadian coin)ConversationPerceptionCommunity engagementRural communityTransition (genetics)Medical educationPedagogyPsychologySociologyPublic relationsPolitical scienceGeographySocioeconomicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nearly one quarter of all youth with disabilities attend rural schools. Supporting the successful postschool transitions of these youth can be a complex and challenging endeavor. In this study, we used “community conversation” events as a methodology for identifying the practices and partnerships needed to improve transition outcomes for students with disabilities in rural school districts. We analyzed the diverse ideas ( N = 656) for preparing youth with disabilities for adulthood generated by a cross section of the local community in five participating rural school districts. Although practices related to employment and family engagement were prominent, fewer suggestions addressed postsecondary education and community living. Perceptions of existing school–community partnerships varied within and across districts. We offer recommendations for research and practice aimed at strengthening the capacity of rural communities to prepare their students with disabilities well for life after high school.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,278 · 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.

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

Citations13
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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