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Enregistrement W3151699120 · doi:10.1111/1471-3802.12512

The effects of the Tripartite Intervention on students’ attitudes towards disability

2021· article· en· W3151699120 sur OpenAlexaffabout
John Freer

Notice bibliographique

RevueJournal of Research in Special Educational Needs · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInclusion and Disability in Education and Sport
Établissements canadiensUniversity of WindsorSt. Clair College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFriendshipIntervention (counseling)PsychologyLearning disabilityScale (ratio)Developmental psychologyRepeated measures designClinical psychologyCognitive disabilitiesCognitionSocial psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Poor attitudes towards disability held by one’s peers can negatively impact the social experiences of students with exceptionalities. Fortunately, educational intervention efforts can serve to enhance children’s attitudes towards disability. This quasi‐experimental study tested the effectiveness of the Tripartite Intervention (TI), a 12‐lesson educational intervention aimed at improving students’ attitudes towards disability. Two Grade 4 classes from a large rural school in Southwestern Ontario made up the control and experimental groups. The CATCH scale was used to measure students’ attitudes towards disability before and after the intervention. 2 × 2 mixed ANOVAs were calculated to measure the effectiveness of the intervention. There was a significant main effect for time, but a non‐significant interaction effect when global attitude scores were examined. A significant interaction effect was found, however, for the cognitive dimension. These findings indicate that the TI had an impact on how students thought about disability. Determinant factors were also examined. Having a family member was associated with more positive attitudes towards disability, whereas self‐reported gender and friendship with someone who has a disability were not. Replication studies on the effects of the TI with larger and more diverse samples are needed.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,195
Score d'incertitude au seuil0,773

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,506
Écart entre enseignants0,444 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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