Stuttering As a Disability in Pakistan; Policies and Its Implementation
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Stuttering is a disorder of speech fluency not only includes academic and social consequences but also has emotional/behavioral outcomes. Stuttering leads to negative emotions and feelings i.e., low confidence, frustration, shame, embarrassment, poor self-image, and negative social identity. The present study was aimed at incorporating the definition of disability in Pakistan policy and determining the position of stuttering in it. Materials and Methods: The nature of the current study is qualitatively conducted on 10 Participants approached through convenient sapling and exploring their responses through Thematic analysis. Participants falling in this category were recruited into the study from SLPs, Lawyers, disability advocates, and CSPs as per inclusion criteria. Common masses were excluded from the study. A Self-Developed Questionnaire/structured interviews were conducted. Questions developed by the Lawshe method. The tool was validated through content validity by 10“experts”. Results: Thematic analysis was done and the findings of the study indicated an individual’s negative reaction towards association with any kind of disability and communication barriers are also the main source of not fitting disability as a definition. Results also showed that lack of assessment and screening tools are the main barrier, however, Visibility as per data in research publications also consider a barrier towards recognition of it. Conclusion: The study has practical implications regarding stuttering as a Disability in Pakistan.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».