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Enregistrement W3081929203 · doi:10.5206/eei.v30i2.11082

Making the Unknown or Invisible Accessible: The Collaborative Development of Inclusion-Focused Open-Access Case Studies for Principals and Other School Leaders

2020· article· en· W3081929203 sur OpenAlexaffvenue
Kimberly Maich, Steve Sider, Jhonel Morvan, D. M. Smith

Notice bibliographique

RevueExceptionality Education International · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTeacher Education and Leadership Studies
Établissements canadiensBrock UniversityWilfrid Laurier UniversityMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBridging (networking)Inclusion (mineral)PedagogyProcess (computing)PsychologySociologyPublic relationsMathematics educationPolitical scienceComputer scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gaps between research and practice exist in the field of inclusive and special education, especially around school-based leadership (e.g., principals). Research-based case studies are a way to teach and learn about disability, especially stigmatized issues such invisible disability (e.g,. intellectual disability), which may be complex with multiple stakeholders, yet difficult to access. This article reviews the collaborative process of developing and disseminating authentic case studies built on lived experiences of school principals as an example of bridging the gap between research and practice with multiple, engaging knowledge mobilization activities. Future knowledge mobilization activities, such as the development of interactive, online case-based based learning around inclusive classrooms and schools, are discussed.

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)0,003
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,698
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,638
Tête enseignante GPT0,604
Écart entre enseignants0,034 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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