Challenges of Socialization, Mental Health and Emotional Well-being in Children with Learning Disability
Notice bibliographique
Résumé
The emotional well-being of a child with a learning disability can alter when there is no emotional support available. This can lead one to become depressed and/or consider suicide. In North America, adolescent suicide has become a major public health problem. Currently, suicide is the third primary cause of adolescent death in both Canada and the United States. Suicide rates in the United States increased 142% between 1960 and 1981 for both boys and girls in the 15 to 19-year old age group. There are a number of factors that put a person's life in jeopardy, such as life events, trauma, and learning disabilities. Adolescents with learning disabilities are uncertain about their future and their personal goals. Depression may manifest when opportunities seem limited while trying to reach their personal and educational goals. They are often haunted by the stigma of having a learning disability. Youths are inclined to develop emotional difficulties and are likely to inflict self-harm. Emotional disorders are common among people with learning disabilities than those who are non-learning disabled. Individuals with learning disabilities are more likely to develop self- harming disorders as a result to being labeled with a learning disability. The definition of self-harm is defined as a non-accidental injury, which produces bleeding of momentary or permanent tissue damage over a repeated amount of time. Self-harming is found to be a physical and emotional outlet to relieve the stressors of school and home life. Another part of self-harm is head banging, cutting, biting, scratching, and hair pulling.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».