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Enregistrement W3095691514 · doi:10.1080/14643154.2020.1840763

“It seemed like if you chose sign language you were going to be punished”: A narrative case study of participant experiences with supporting a deaf child in Ontario early childhood education and care

2020· article· en· W3095691514 sur OpenAlexaffabout
Kristin Snoddon

Notice bibliographique

RevueDeafness & Education International · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHearing Impairment and Communication
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEarly childhood educationNarrativePsychologySign languageAmerican Sign LanguageEthosParticipant observationEarly childhoodPedagogyDevelopmental psychologySociologyPolitical scienceLinguisticsSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Ontario, Canada, the movement toward inclusive education has led to a resource consultant model in early childhood education and care (ECEC). The purpose of this narrative case study was to analyze participant experiences involving a daycare setting previously attended by a young deaf child who benefits from American Sign Language (ASL). Semi-structured interviews were conducted with a community ASL instructor who was hired to provide services in a daycare, a parent of a young deaf child who attended this setting, and a child care resource consultant who worked with all participants. These interviews were used to construct a retrospective narrative of participant experiences in an Ontario ECEC setting. As study findings reveal, the current design of publicly funded early intervention sign language service to deaf children may sometimes be at odds with the ethos of an inclusive ECEC system.

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)0,000
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 enseignants0,136
Score d'incertitude au seuil0,963

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,317 · 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

Citations15
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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