Lessons Learned: Achieving Consensus About Learning Disability Assessment and Diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
The current paper describes the process used for developing the Guidelines for Diagnosis and Assessment of Children, Adolescents, and Adults with Learning Disabilities-Consensus Statement and Supporting Documents, and the rationale for some of the decisions. The guidelines were developed by a cross-sectoral working group of psychologists who achieved a consensus on the criteria for diagnosis and the assessment process. We outline key features of the guidelines, describe topics where the group achieved consensus quickly and topics for which there was considerable debate (e.g., intelligence testing, ability/achievement discrepancy, and processing deficits). The group members shared information with each other about topics such as the advantages of early assessment, the importance of formally assessing effort and motivation, and assessment of culturally and linguistically diverse individuals. We conclude with the lessons learned and professional challenges regarding contextual influences on LD assessment and diagnosis and dissemination of research to practitioners.
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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 | 0,455 | 0,514 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,023 |
| Communication savante | 0,022 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,016 | 0,026 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,033 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».