MétaCan
Menu
Back to cohort

ЯВИЩЕ ІНКЛЮЗІЇ В ОСВІТНЬОМУ СЕРЕДОВИЩІ

2024· article· uk· W4391507002 on OpenAlexaff
Анастасія Сергіївна Розвад

Bibliographic record

VenueНаукові перспективи (Naukovì perspektivi) · 2024
Typearticle
Languageuk
FieldEngineering
TopicMilitary Technology and Strategies
Canadian institutionsTellabs (Canada)
Fundersnot available
KeywordsMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

ЯВИЩЕ ІНКЛЮЗІЇ В ОСВІТНЬОМУ СЕРЕДОВИЩІ Анотація.Стаття присвячена теоретичному аналізу необхідності організації та створення інклюзивного освітнього середовища в закладі освіти.На основі системного аналізу словникових джерел, нормативно-правових документів, психолого-педагогічної літератури розглянуто проблему соціальної ізоляції осіб з особливими освітніми потребами «інклюзія», «інклюзивна освіта», «інклюзивне навчання», «інклюзивний освітній простір».Інклюзивна освітаце комплексний процес, спрямований на забезпечення рівного доступу до якісної освіти дітей з особливими освітніми потребами.У тексті визначено, що інклюзивне навчанняце гарантована державою система освітніх послуг, що ґрунтується на принципах недискримінації та ефективного залучення всіх учасників освітнього процесу.А. Колупаєва, стверджує, що інклюзивна освітаце гнучка система навчання дітей з особливими потребами в загальноосвітніх навчальних закладах за місцем проживання.Підкреслюється важливість індивідуального підходу та медикосоціального супроводу.Також, у статті зазначається, що інклюзивна освіта полягає у створенні умов для розвитку дітей з особливими освітніми потребами, і не має на меті замінити спеціальну освіту.Вона спрямована на розширення доступу до освітніх послуг для всіх дітей, незалежно від їхніх індивідуальних особливостей.Загальною метою тексту є уточнення поняття інклюзивної освіти як системи, де всі діти, в тому числі з особливими освітніми потребами, мають доступ до якісної освіти в інклюзивному середовищі.

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)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.039
Threshold uncertainty score0.131

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.010
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0030.002
Science and technology studies0.0040.008
Scholarly communication0.0110.007
Open science0.0010.004
Research integrity0.0030.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0390.014

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 head0.009
GPT teacher head0.228
Teacher spread0.219 · 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.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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
Published2024
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueНаукові перспективи (Naukovì perspektivi)Same topicMilitary Technology and StrategiesFrench-language works237,207