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Enregistrement W1506021699 · doi:10.1177/160940691201100204

Narrating Developmental Disability: Researchers, Advocates, and the Creation of an Interview Space in the Context of University-Community Partnerships

2012· article· en· W1506021699 sur OpenAlexaff
Niamh Mulcahy

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Qualitative Methods · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisability Rights and Representation
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShamePopulationContext (archaeology)NarrativePublic relationsPsychologyNarrative inquirySociologySocial psychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines the narration of developmental disability through interviews between participants, researchers, and members of community organizations serving the disabled population, in the context of university-community collaborations. These kinds of collaborations are extremely important for researching vulnerable or hard-to-reach populations, which often face lower levels of physical, mental, and social well-being as a consequence of shame, stigma, or discrimination. Community collaboration can thus be invaluable for reaching members of marginalized populations, who may be difficult to locate or otherwise avoid contact with outsiders, because it provides members of a research team with local knowledge of a population, a means of accessing possible participants, and legitimation for the project. I suggest, however, that although the researcher's externality may initially invite skepticism toward the investigation from participants, it can also benefit them by providing a forum for catharsis. Based on a pilot study I conducted with a community advocacy organization for the disabled, I note that some participants expressed an appreciation for being able to discuss certain emotions and experiences during interviews with an outsider who was not involved as a caseworker. I conclude that the presence of a trusted community advocate and a researcher at an interview affects a participant's narrative by providing a safe space for participants to voice their stories to outsiders.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,071
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,125
Score d'incertitude au seuil0,957

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0710,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,709
Tête enseignante GPT0,618
Écart entre enseignants0,091 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations6
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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