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Enregistrement W4414984759 · doi:10.1177/215416472405900107

Trends in the Inclusive Classroom Placement of Students with Autism Spectrum Disorder: A Retrospective Study

2024· article· en· W4414984759 sur OpenAlexaffabout
Alexandra Minuk, Jordan Shurr, Saad Chahine, Francine Berish

Notice bibliographique

RevueEducation and training in autism and developmental disabilities · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutismAutism spectrum disorderStaffingSpecial educationInclusion (mineral)PopulationDescriptive statisticsCensus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Students with autism spectrum disorder have been shown to benefit both academically and socially from inclusion in general education classrooms, but concerns remain about the persistence of separate special education settings around the world. Using special education program placement data from the Canadian province of Ontario and census data summarized geospatially according to school board boundaries, the purpose of this study was to describe the trend in inclusive classroom placement for students with autism spectrum disorder over a 12-year period, as well as to establish any relation between staffing of educational assistants and population density with inclusive classroom placement. Descriptive analysis revealed a notable increase in the number of students with autism spectrum disorder in inclusive placements, and a corresponding decrease in the number of elementary students in specialized placements. Correlation analysis revealed an inverse relationship between staffing of educational assistants and population density with inclusive classroom placements at the secondary level, suggesting differences in the experience of inclusive education for older students. Interpretation of the findings underscore the importance of identifying variables associated with inclusive classroom placement, and the advantages of adopting a geospatial approach are highlighted.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,236
Score d'incertitude au seuil0,564

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,308 · 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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