Attityder hos förskolepersonal gentemot barn med avvikande tal
Bibliographic record
Abstract
Ett flertal studier har visat att personer med tal- och språkstörning tenderar att tillskrivas mindre fördelaktiga egenskaper än jämnåriga utan dessa svårigheter. Det finns ett behov av att undersöka skolpersonals attityder gentemot barn med avvikande tal. Än så länge har ingen sådan studie genomförts på barn i Sverige och då förskolepersonal utgör en del av små barns sociala omgivning förefaller deras attityder intressanta att undersöka. Syftet med föreliggande studie var att undersöka huruvida förskolepersonals attityder gentemot barn med avvikande tal skiljer sig från attityder hos personer som inte arbetar inom förskoleverksamhet. Ett egenskapsformulär med tolv Visuella Analogskalor (VAS) utformades där 24 egenskaper placerades vid ändpunkterna på skalorna. Spontantal spelades in från en pojke på 4;3 år med avvikande tal. Totalt fick 33 förskolepersonal och 31 personer i kontrollgruppen lyssna på inspelningen och skatta pojkens egenskaper. Svaren från formulären samlades in och analyserades. Resultatet visar att förskolepersonalen skattade pojken något högre än kontrollgruppen på elva av tolv VA-skalor men endast beträffande en skala var skillnaden statistiskt signifikant. På grund av brist på statistisk signifikans går det inte att dra några slutsatser huruvida förskolepersonals attityder gentemot barn med avvikande tal skiljer sig från attityderna hos personer som inte arbetar inom förskoleverksamhet.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.003 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".