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Enregistrement W4388461647 · doi:10.25071/2564-2855.34

Spoken language bilingualism for deaf students

2023· article· en· W4388461647 sur OpenAlexaffvenueabout
Melanie Rae Simpson

Notice bibliographique

RevueWorking papers in Applied Linguistics and Linguistics at York · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHearing Impairment and Communication
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuroscience of multilingualismDeaf educationSpoken languageLinguisticsAmerican Sign LanguageSign languagePsychologyContext (archaeology)Sociolinguistics of sign languagesMultilingualismManually coded languagePedagogyHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Language has always been at the core of our practice in deaf education, but in the current context, it is time to explore new language possibilities for deaf students. Over the past two decades, the combination of widespread implementation of universal newborn hearing screening (UNHS) and early amplification with hearing technologies, including cochlear implants (CIs), has afforded meaningful access to spoken language during the critical language development period for most deaf children. Early interventionists and educators have taken a new perspective of encouraging spoken language bilingualism in home languages and the majority language. This shift has opened doors to education in spoken language bilingual settings (e.g., French immersion), doors formerly closed to deaf students. This paper presents some preliminary qualitative data, highlighting parent decision-making, from a mixed method case study of deaf Francophone participants (N = 4) enrolled in grades 4-12 at French minority schools in southern Ontario.

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)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,985
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
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)0,0000,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,314 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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