Notice bibliographique
Résumé
Citation (2015), "List of Contributors", Efficacy of Assistive Technology Interventions (Advances in Special Education Technology, Vol. 1), Emerald Group Publishing Limited, Bingley, p. vii. https://doi.org/10.1108/S2056-769320150000001017 Publisher: Emerald Group Publishing Limited Copyright © 2015 Emerald Group Publishing Limited Melinda Jones Ault University of Kentucky, Lexington, KY, USA Margaret E. Bausch University of Kentucky, Lexington, KY, USA Martin E. Blair University of Montana, Missoula, MT, USA Elizabeth M. Dalton TechACCESS of Rhode Island, Hope Valley, RI, USA Frances Mary D’Andrea Educational Consultant in Visual Impairments, Pittsburgh, PA, USA Carl J. Dunst Orelena Hawks Puckett Institute, Morganton, NC, USA Dave L. Edyburn University of Wisconsin – Milwaukee, Milwaukee, WI, USA Denise J. Frankoff Medstar National Rehabilitation Hospital, Washington, DC, USA Deborah W. Hamby Orelena Hawks Puckett Institute, Morganton, NC, USA Ted S. Hasselbring Vanderbilt University, Nashville, TN, USA Kathy L. Look Howery University of Alberta, Edmonton, Canada Cindy L. Ollis The University of Hawaii at Hilo, Hilo, HI, USA Valerie M. Penton Memorial University, St John’s, Canada Yue-Ting Siu University of California, Berkeley, Berkeley, CA, USA Brian W. Wojcik University of Nebraska at Kearney, Kearney, NE, USA Book Chapters Efficacy of Assistive Technology Interventions Advances in Special Education Technology Efficacy of Assistive Technology Interventions Copyright Page List of Contributors Expanding the Use of Assistive Technology While Mindful of the Need to Understand Efficacy Assistive Technology in Schools: Lessons Learned from the National Assistive Technology Research Institute Research Synthesis of Studies for Promoting Parent and Practitioner Use of Assistive Technology and Adaptations with Young Children with Disabilities Speech-Generating Devices in the Lives of Young People with Severe Speech Impairment: What Does the Non-Speaking Child Say? Students with Visual Impairments: Considerations and Effective Practices for Technology Use Assistive Technology Provision for People with Disabilities in Newfoundland and Labrador, Canada Assistive Technology Standards and Evidence-Based Practice: Early Practice and Current Needs Learning from Experience: Understanding Assistive Technology Knowledge and Skills through an Online Community of Practice Experiences of Families Seeking Funding for Assistive Technologies for Children with Disabilities: Awareness of Legal Mandates Case Study of a State Assistive Technology Fund About the Authors
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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 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,012 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,734 | 0,714 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».