Managing fetal alcohol spectrum disorder in the public school system: a needs assessment pilot.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Published data and Canadian population reports suggest that approximately 1% of students in Toronto may have learning problems related to Fetal Alcohol Spectrum Disorders (FASDs). It is therefore imperative to understand how the needs of affected students are being met by various practitioners in their school environment. To date no comprehensive follow-up studies on FASD-affected children, families and educators in Toronto public schools are available. Documentation of school experiences associated with FASDs is needed to aid in developing appropriate and efficient intervention models for FASDs. OBJECTIVES: Identify and document needs as related to school capacities and education practitioner capabilities with respect to their abilities to support children diagnosed with FASDs. METHODS: A qualitative approach using semi-structured interviews was utilized for this exploratory pilot study. Twelve practitioners from various disciplines, all of whom work for Toronto public schools participated. RESULTS: Participants represented approximately 3500 students enrolled amongst their schools and classrooms. Only one respondent reported having worked with a child diagnosed with an FASD during their career. Education practitioners commonly report a lack of knowledge of FASDs and how to appropriately plan for affected children. CONCLUSIONS: Practitioners need additional supports in order to address FASDs in their schools. As this is the first pilot study on FASDs in the Ontario school system, further study is warranted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».