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Enregistrement W3162855644 · doi:10.29173/pathfinder39

Library Services for Autistic Students in Academic Libraries

2021· article· en· W3162855644 sur OpenAlexaffvenue
Erica Braumberger

Notice bibliographique

RevuePathfinder A Canadian Journal for Information Science Students and Early Career Professionals · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Development and Digital Technology
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInclusion (mineral)PsychologyFace (sociological concept)Theme (computing)Quality (philosophy)Medical educationPedagogySociologyMedicineComputer scienceSocial psychologyWorld Wide WebSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Autistic adults and teens are entering universities and colleges at increasing rates, yet many barriers still exist to impede student success. This literature review seeks to identify these barriers, clarify what we know about how autistic students use and perceive the library, and consider what libraries in postsecondary institutions can do to cultivate supportive environments for autistic students. A common theme in the literature is recognition of a dearth of research on this topic, and thus this literature review aims to identify avenues where further research is necessary to understand the challenges autistic students face in library environments and postsecondary education. Current literature indicates that staff training, relationships with community resources, attention to sensory issues, thoughtful design of physical spaces, adaptations to pedagogical techniques, advocation for awareness in the campus community, and calls for further research are all necessary aspects of delivering quality library services to autistic postsecondary students. A successful path forward must prioritize representation, inclusion, and consultation with autistic people.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,003

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,316 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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