Inter-this, inter-that: Understanding the effectiveness of school-based wraparound teams
Notice bibliographique
Résumé
Inclusion is a common theme in systems of education throughout Western Canada. However, professional experience and research has identified differences in service delivery models for inclusive education. By understanding the politics of student diversity and the bi-lateral relationship between education systems of inclusion and systems of inclusive practice (SIP) in Western Canada, there is a unique window of opportunity to discuss and understand how specialized settings operate and thrive when there are resources available to develop and maintain interprofessional and interdisciplinary collaboration. This study examines the factors and indicators of success for wraparound teams in human services providers (such as healthcare, social work, and government) to establish a platform to explore how school-based wraparound teams (SWT) are significant to students with complex learning needs (SCLN) in SIP. Outside of school, SCLN and their families benefit when interdisciplinary supports are included in transition plans for major life events; and the evidence for this success is surfacing to promote interdisciplinary, interprofessional and interagency collaboration in research related to SIP in Western Canadian education (WCE). To apply this knowledge on the front lines of WCE, a presentation has been designed for novice special education teachers. Novice special education teachers will have an opportunity to understand who the SWT is composed of and how collaboration with professionals from outside education is a key factor and indicator of success for student- and family- centered programming.
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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 | 0,026 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».