Analysis of the Benefits of Deaf Faculty Classes for University Students and the Costs of Accommodation of Deaf Faculty Members: An International Comparison
Notice bibliographique
Résumé
While many universities have developed disability services and research projects for disabled students, only a handful have extended such services and initiatives to disabled faculty members. This study aimed to identify university students’ evaluation of the benefits of deaf faculty classes. The study adopted an explanatory and exploratory sequential mixed-methods design, and participants included students who attended classes taught by the deaf and hard-of-hearing (D/HH) faculty members employed at mainstream universities. A total of 104 students in D/HH faculty classes at universities in Japan, the United States, Canada, Ghana, and Sweden participated in the surveys, and 19 students participated in the interviews. This study also interviewed 25 D/HH faculty members from universities in Japan, the United States, Canada, the United Kingdom, Ireland, Norway, Sweden, Germany, the Netherlands, and Ghana. Fifty-seven D/HH faculty members from these countries as well as Australia, Finland, South Africa, and Belgium, participated in the surveys. The study analyzed students’ willingness to pay for classes taught by D/HH faculty members, and found that students’ total values were higher than the labor and accommodation costs of D/HH faculty members. As the evaluation included participants from various countries, the study also observed that the financial support system for accommodating D/HH faculty members in higher education varied among countries. This study demonstrated that students had higher expectations, especially regarding the development of disability services for faculty members with disabilities. The study also advocates recognizing the importance of expanding financial resources, establishing disability services, and training sign language interpreters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».