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Enregistrement W7144437456

諸外国における「合理的配慮」の捉え方と大学における支援の取り組み : 関係者への聞き取り調査から見えること

2025· article· ja· W7144437456 sur OpenAlexaboutno aff
Maiko AOKI, Hyeseon Jung

Notice bibliographique

RevueInstitutional Repositories DataBase (IRDB) · 2025
Typearticle
Langueja
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisability Education and Employment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuality (philosophy)Feature (linguistics)Learning disabilityLifelong learning
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this feature articles is to clarify how the provisionof reasonable accommodation, which has been made compulsoryfor all business owners in Japan since April 2024, is understood andimplemented at universities in the UK, Canada, Australia and SouthKorea, based mainly on interviews with those involved in providingsupport on a day-to-day basis. In the Western countries of the UK,Canada and Australia, proactive support is provided based on the‘social model’ of disability, whereas in South Korea, where the‘medical model’ still has a strong influence, a support system is inplace that clearly distinguishes between disability and other mentalillnesses. In addition, while the need for consideration and support forstudents with disabilities and special characteristics is widely sharedin all countries, there were differences in what is considered to be‘reasonable’ depending on the social background and circumstancesof each country. In recent years, the number of students withdisabilities that are not easily apparent from appearances, such asmental illness or developmental or learning disabilitie, has beenincreasing rapidly. In universities, there is a need to share the idealssuch as inclusive education and universal design for learning, butthere is also a need for further consideration of how to guarantee fairand equitable learning opportunities for individual students, as well ashow to guarantee the quality of educational standards.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,008
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,003

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,316 · 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'étudeQualitatif
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
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Résumé présentoui

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