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Record W4240469716 · doi:10.1352/1934-9556-59.5.436

Résumés en Français

2021· article· fr· W4240469716 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueIntellectual and developmental disabilities · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHealth, Medicine and Society
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dr Wehmeyer propose une réflexion sur la façon dont la 12e édition du manuel de l'AAIDD sur la définition, le diagnostic, la classification et les systèmes de soutien pourrait faire avancer le domaine de la déficience intellectuelle.Le domaine de la déficience intellectuelle (DI) a connu une transformation importante au cours des cinq dernières décennies. Bien que cette transformation ait profondément influencé de multiples parties prenantes, le domaine se trouve actuellement à un tournant critique et rencontre un certain nombre de défis sociaux et politiques. Compte tenu de la pertinence des questions “ où en est le domaine de la DI et où allons-nous ? “, le présent article décrit la transformation du domaine, et propose des actions futures pour faciliter et soutenir cette transformation. Les sept étapes discutées dans l'article concernent l'utilisation d'une terminologie précise, l'intégration d'une approche fonctionnelle et holistique de la DI, l'adoption du modèle de soutien et des pratiques fondées sur des données probantes, la mise en œuvre de l'évaluation des résultats, l'autonomisation des individus et des familles, le développement d'une meilleure compréhension des propriétés multidimensionnelles du contexte et l'intégration d'une notion explicite de responsabilité professionnelle.Les auteurs ont évalué l'efficacité d'une formation en ligne sur les connaissances et l'auto-efficacité en matière de soins palliatifs chez le personnel travaillant directement avec des personnes présentant une déficience intellectuelle (DI) et des troubles du développement (TD) en utilisant un devis pré-test/post-test à groupe unique. Le personnel de quatre organisations de services résidentiels et de jour à but non lucratif dans un État du Midwest américain a participé à l'étude. Parmi les 132 employés qui ont participé à une évaluation de base, à une formation en ligne de deux heures et à un post-test, 98 ont répondu à un questionnaire de suivi après un mois. Les connaissances en matière de soins palliatifs ont été évaluées avant et après la formation, et l'auto-efficacité en matière de soins palliatifs a été évaluée au départ et après un mois. Les auteurs ont effectué une régression linéaire pour identifier les facteurs qui influencent l'effet de la formation sur les principaux résultats. Dans l'ensemble, les connaissances et l'auto-efficacité en matière de soins palliatifs se sont améliorées de manière significative, tandis qu'un niveau d'éducation plus élevé et une plus longue période d'activité professionnelle ont renforcé l'efficacité de la formation.Les perspectives professionnelles des jeunes en période de transition recevant des services d'éducation spécialisée sont extrêmement faibles et ne se sont améliorées que progressivement depuis la mise en œuvre du programme intitulé Workforce Innovation Opportunity Act. Peu d'études ont mis en évidence le caractère critique de l'entretien pour l'obtention de débouchés professionnels tels qu'un emploi compétitif ou un stage. Cette recherche a évalué les entretiens professionnels ainsi que les retombées chez 656 jeunes en période de transition recevant des services d'éducation spécialisée de transition préalable à l'emploi dans 47 écoles. Les résultats suggèrent que 20,8 % de ces jeunes étaient actuellement employés et que 88,8 % de ces derniers ont été interviewés avant d'obtenir leur emploi, ce qui est plus élevé que ce que les données anecdotiques suggèrent. Ces résultats témoignent de l'importance des compétences en matière d'entretien d'embauche en tant que cible d'intervention pour les services d'éducation spécialisée pour la transition vers l'emploi. Les auteurs discutent des implications et des orientations pour les études ultérieures.Compte tenu du besoin croissant de formation spécialisée pour les aidants directs et le personnel de soutien aux personnes présentant une déficience intellectuelle (DI) et touchées par la démence, le National Task Group on Developmental Disabilities and Dementia Practices; NTG) a développé une formation complète fondée sur des données probantes sur les soins adaptés à la démence (DCCT ; Dementia Capable Care Training). Pour surmonter le défi de la longueur et du coût de la formation, et pour étendre sa diffusion, le Sonoran Center a développé une version plus courte du NTG-DCCT tout en conservant ses composants de base, et l'a mise en œuvre dans sept villes du sud-ouest des États-Unis (N = 368). L'évaluation avant et après la formation (n = 260) a démontré que la version courte du NTG-DCCT est efficace pour améliorer significativement les connaissances et la confiance des participants en matière de soins adaptés à la démence. Les entretiens de suivi semi-structurés auprès des participants (n = 7) fournissent quelques renseignements.La traduction des résumés en français a été coordonnée par « AAIDD Chapitre Québec » avec la collaboration de Alexandrine Martineau-Gagné, Genevière Lord, Isabelle Assouline, Frédérika P. Bélec, Marpessa Gibus et Diane Morin.“AAIDD Quebec Chapter” has coordinated the French translation of the abstracts in collaboration with Alexandrine Martineau-Gagné, Genevière Lord, Isabelle Assouline, Frédérika P. Bélec, Marpessa Gibus, and Diane Morin.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.466
Threshold uncertainty score0.761

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.007
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0030.005
Science and technology studies0.0040.001
Scholarly communication0.0080.005
Open science0.0020.004
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.4660.285

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.061
GPT teacher head0.361
Teacher spread0.300 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2021
Admission routes1
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