Supporting marginalised children with school problems in the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
In March 2020, the WHO’s declaration of the COVID-19 global pandemic1 resulted in unprecedented public health recommendations to minimise viral spread. This included a major disruption in the cornerstone of children’s lives and well-being—school closures. School boards have since sought to implement a range of novel measures to minimise viral transmission while maintaining access to education. Today, students have the option of learning via virtual learning platforms, in person or through hybridised virtual and in-person models. For the first time in decades, the conventional model of education delivery has undergone rapid change while simultaneously the COVID-19 pandemic has unveiled and exacerbated existing inequities for children with school problems. Consequently, healthcare providers must adapt their response to school-based problems during the pandemic. They must also use lessons learnt to re-invent an approach to address inequities in caring for the 10%–15% of children who will present with these issues at some point in their school years.2 Children with learning, behavioural and social–emotional problems require careful assessment of their educational environment and socioeconomic circumstances. The learning ecosystem is informed by teachers and school paraprofessionals, while social risks are determined by careful history taking and screening. Distance learning however presents challenges for educators to characterise educational, behavioural and developmental needs. Additionally, school support staff such as educational assistants, speech and language pathologists, occupational therapists and psychologists may not be able to provide a comprehensive assessment using virtual platforms. Moreover, nearly 15% of children in the USA lack reliable access to broadband internet and many do not have …
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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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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.
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 ».