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Enregistrement W6939736005 · doi:10.6084/m9.figshare.21776124.v1

A scoping review of the playground experiences of children with AAC needs*

2022· article· en· W6939736005 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAssistive Technology in Communication and Mobility
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAugmentative and alternative communicationQualitative researchData collectionAugmentativeInclusion (mineral)Assistive technologySpecial needs

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Unstructured play on playgrounds is beneficial to children’s development, but children with disabilities are often unable to use playgrounds in the same ways as their peers without disabilities. No research to date has focused exclusively on the playground experiences of children who use augmentative and alternative communication (AAC). Therefore, in this scoping review, information from 10 studies published between 1990 and 2020 that investigated the playground experiences of children with disabilities, including those with limited speech, is synthesized. Included studies used experimental or non-experimental designs and involved the collection of either quantitative or qualitative data. The findings indicate that children with limited speech have diverse playground experiences and can benefit in some of the same ways as children with typical development from playground play but that they encounter barriers to participation that go beyond a lack of physical access. Additional research focusing specifically on understanding the communication experiences of children who use AAC on playgrounds is essential to address the complex issues associated with playground participation, including access to aided AAC systems on the playground. To foster more inclusive playgrounds, accessibility standards must address the unique needs of children with limited speech to support participation and access to communication on the playground.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0220,022
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,311 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2022
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