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Enregistrement W4388287436 · doi:10.1080/09575146.2023.2276035

Inclusive active play curriculum in pre-service Canadian early childhood education programs

2023· article· en· W4388287436 sur OpenAlexaffabout
Leah G. Taylor, Mara Primucci, Maeghan E. James, Kelly P. Arbour‐Nicitopoulos, Patricia Tucker

Notice bibliographique

RevueEarly Years Journal of International Research and Development · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Therapy and Development
Établissements canadiensChildren’s Health Research InstituteLawson Health Research InstituteUniversity of TorontoWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInclusion (mineral)Early childhoodCurriculumEarly childhood educationPsychologyPedagogyMedical educationDevelopmental psychologyMedicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While active play in childcare settings is important for children’s development and wellbeing, children with disabilities are frequently excluded from these experiences. This could be a consequence of the pre-service training provided to early childhood educators (ECEs). As such, this study investigated the quantity and content of inclusive active play offered within Canadian post-secondary early childhood education programs. An environmental scan and content analysis were conducted to assess course descriptions for 114 programs. Of the 2,610 courses examined, only 1% captured inclusive active play. Although content on disability inclusion and active play were captured uniquely, courses lacked intersections of these two topics. Future curriculum development is needed to support ECEs in the implementation of inclusive active play. Based on this research, four recommendations were provided. As Canada implements a new national childcare strategy, this study has implications for educators aiming to prioritize the inclusion of all children in high-quality care.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,287

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,345 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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