Review: An Inquiry into Current Treatment and Management Strategies for Children with Learning Disabilities
Notice bibliographique
Résumé
Currently, approximately four to six percent of all Canadian children and youth have a learning disability. Three well-explored categories of learning disabilities are dyslexia, dyscalculia, and dysgraphia. Learning disabilities can affect all aspects of a youth’s life and development, including social-emotional, cognitive, physical, and behavioural-moral domains. Options to treat and manage learning disabilities are currently divided into compensatory strategies and remedial treatments, including drilling and practice, task analysis, computer aids, faded support, and multisensory instruction. Different types of community-supports are also available to supplement treatment and management options. As a newly recognized field, research on learning disabilities has seen major developments within the last few decades, with significant changes during the COVID-19 pandemic. COVID-19 has impacted the health of children and youth with learning disabilities and changed the accessibility of education. However, despite the developments in the field, gaps and critiques persist in the research. This paper aims to review the current literature on treatments, community supports, and management strategies for learning disabilities in Canada and discuss the impacts of COVID-19. Reviewing existing data and gaps in the literature will help provide a holistic overview of the current state of the literature on learning disabilities in children and youth in Canada.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».