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Enregistrement W4392391167 · doi:10.1093/deafed/enad040

Family-Centered Early Intervention Deaf/Hard of Hearing (FCEI-DHH): Structure Principles

2024· article· en· W4392391167 sur OpenAlexaff
Amy Szarkowski, Elaine Gale, Mary Pat Moeller, Trudy Smith, Bianca C Birdsey, Sheila Moodie, Gwen Carr, Arlene Stredler-Brown, Christine Yoshinaga‐Itano, Michele Berke, Doris Binder, Natasha Cloete, Jodee Crace, Kathryn Crowe, Frank Dauer, Janet DesGeorges, Evelien Dirks, Johannes Fellinger, Bridget Ferguson, Anita Grover, Johannes Hofer, Sonja Myhre Holten, Daniel Holzinger, Karen Hopkins, Nina Jakhelln Laugen, Diane Lillo‐Martin, Lucas Magongwa, Amber Martin, Melissa McCarthy, Teresa McDonnell, Guita Movallali, Daiva Müllegger-Treciokaite, Stephanie C. Olson, Bolajoko O. Olusanya, Paula Pittman, Ann Porter, Jane M. Russell, Leeanne Seaver, Claudine Störbeck, Nanette Thompson, Sabine Windisch, Alys Young, Xuan Zheng

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Deaf Studies and Deaf Education · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntervention (counseling)AudiologyPsychologyHearing lossDevelopmental psychologyMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article is the seventh in a series of eight articles that comprise a special issue on family-centered early intervention for children who are deaf or hard of hearing and their families, or FCEI-DHH. This article, Structure Principles, is the third of three articles (preceded by Foundation Principles and Support Principles) that describe the 10 FCEI-DHH Principles. The Structure Principles include 4 Principles (Principle 7, Principle 8, Principle 9, and Principle 10) that highlight (a) the importance of trained and effective Early Intervention (EI) Providers, (b) the need for FCEI-DHH teams to work collaboratively to support families, (c) the considerations for tracking children's progress through developmental assessment, and (d) the essential role of progress monitoring to continuously improve systems.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,109

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,273 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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