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Enregistrement W4413366254 · doi:10.31219/osf.io/bp2vf_v1

What I Sense, How I Feel: The Classroom Sensory Environment from the Perspective of Children with Sensory Needs

2025· article· en· W4413366254 sur OpenAlexfundno aff
Jessica Massonnié, Theodora Mavridou

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational Environments and Student Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFederation for the Humanities and Social SciencesUniversity of Portsmouth
Mots-clésPerspective (graphical)Sensory systemPsychologyAestheticsCognitive psychologyArtVisual arts

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study, co-designed with educational professionals, uniquely investigated how twenty-three primary school children identified as having sensory needs perceive their classroom sensory environment. It adopted a needs-based, transdiagnostic approach and covered seven senses. Applying framework analysis on semi-structured interviews, it uncovered the biological, psychological and social factors underlying children’s response to sensory input, and its perceived effects on learning. In particular, results emphasised the importance of the meaning, memories and social dynamics attached to sensory input, which are not systematically considered in conceptual frameworks of sensory processing. Responses to sensory input were therefore not characterised in absolute terms but were dependent on the specific time, space and individuals involved. The thematic map generated from this study can be used as a reflexive framework to support collective discussions (which may involve researchers, education professionals, families and children) on the factors influencing children’s response to sensory input in a classroom environment.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,407
Score d'incertitude au seuil0,554

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,263 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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