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Enregistrement W4378072116 · doi:10.2166/washdev.2023.029

Promoting safe and inclusive water and sanitation services for students with physical disabilities in primary schools: a concept mapping study in Ghana

2023· article· en· W4378072116 sur OpenAlexaff
Urbanus Wedaaba Azupogo, Ebenezer Dassah, Elijah Bisung

Notice bibliographique

RevueJournal of Water Sanitation and Hygiene for Development · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSanitationUniversal designPsychological interventionGovernment (linguistics)HygieneMedical educationPhysical accessPsychologyInclusion (mineral)BusinessPublic relationsNursingPolitical scienceMedicineEngineeringSocial psychologyComputer securityComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Improving water, sanitation, and hygiene (WASH) services in schools is crucial to providing inclusive environments for all children to thrive. Particularly for children with disabilities, the school environment can serve as a barrier to their access to and use of WASH facilities. This paper examines strategies and programs needed to promote safe and inclusive WASH services for students with physical disabilities in primary schools in Ghana. We recruited 22 stakeholders from the Upper West Region of Ghana to complete an online concept mapping exercise. Participants identified eight themes for promoting safe and inclusive access to WASH services for students with physical disabilities. These themes included ‘building special schools,’ ‘guidance services,’ ‘ensuring non-discrimination and fair treatment,’ ‘additional programs for PWDs,’ ‘local government interventions,’ ‘public sensitization,’ ‘teacher training,’ and ‘supervision.’ These findings can assist stakeholders in identifying strategies and prioritising programs in the short run to improve WASH among students with physical disabilities.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,289 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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