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Enregistrement W4385277850 · doi:10.3390/educsci13080761

The Connected Life: Using Access Technology at Home, at School and in the Community

2023· article· en· W4385277850 sur OpenAlexaff
Pam Millett

Notice bibliographique

RevueEducation Sciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhoneTeleconferenceClosed captioningComputer scienceUniversal designAssistive technologyMicrophoneHearing lossQuality (philosophy)MultimediaInternet privacyPsychologyTelecommunicationsAudiologyWorld Wide WebHuman–computer interactionLinguisticsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hearing technologies such as hearing aids, cochlear implants and bone-anchored devices provide students with hearing loss with far greater access to auditory information (and most importantly, to spoken language) than even a decade ago. However, in a student’s daily life, many situations arise where effective communication and participation can be comprised by factors such as distance, noise, reverberation, difficulty hearing peer input, missing or obscured visual information (e.g., due to masks during the COVID-19 pandemic), speakers with accents or poor auditory/visual quality (e.g., on the phone or during online learning). Access technologies such as remote microphone systems, wireless connectivity platforms and captioning can be used to supplement and/or clarify auditory and visual information, so that students can fully participate in all aspects of their lives. This article discusses how access technologies can provide support for students in preschool, elementary, secondary and postsecondary education. The importance of universal design for access to public spaces, such as schools and community spaces, to ensure that individuals with hearing loss live in an equitable and inclusive world are also discussed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,375
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,173
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,259 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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