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Enregistrement W4387706897 · doi:10.3390/sexes4040034

Enhancing Comprehensive Sexuality Education for Students with Disabilities: Insights from Ontario’s Educational Framework

2023· article· en· W4387706897 sur OpenAlexaffabout
Adam Davies, Justin Brass, Victoria Martins Mendonca, Samantha O’Leary, Malissa Bryan, Ruth Neustifter

Notice bibliographique

RevueSexes · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLGBTQ Health, Identity, and Policy
Établissements canadiensYorkville UniversityUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman sexualityCurriculumContext (archaeology)Sexuality educationPsychologyPedagogyInclusion (mineral)Medical educationSpecial educationSex educationSociologyMedicineSocial psychologyGender studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Comprehensive sexuality education (CSE) is an important framework utilized worldwide to provide students and young people with accurate, affirming, and socially conscious sexuality education. However, there is still a lack of CSE curricula in school contexts that is relevant for students with various disabilities. This article takes the Ontario, Canada, context as an example of where and how CSE can improve to be more inclusive for students with disabilities. This article reviews the current context of CSE in Ontario, Canada, including its controversies, while providing recommendations for meeting the needs of students with various disabilities, including psychological, intellectual, and physical disabilities. This article aims to provide practical recommendations, such as pertinent curricular content and pedagogical recommendations for scholars, researchers, and policymakers for improving CSE for students with disabilities in schooling.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,896

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,380 · 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.

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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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