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Enregistrement W1531610931 · doi:10.18061/dsq.v33i3.3209

Historical perspectives on studying families of children with disabilities: A case for critical research

2013· article· en· W1531610931 sur OpenAlexaff
Priya Lalvani, Lauren Polvere

Notice bibliographique

RevueDisability Studies Quarterly · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueFamily and Disability Support Research
Établissements canadiensDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSociocultural evolutionDisability studiesNarrativeMedicalizationSocial model of disabilityMeaning (existential)Narrative inquiryQualitative researchGrounded theorySociologyHegemonyPsychologyDevelopmental psychologyGender studiesSocial sciencePsychotherapistPsychiatryPolitical scienceAnthropologyLinguisticsPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Historically, research on families of children with disabilities has been framed by the medical model, which views disability as a biological deficit, necessarily associated with burden and grief. This body of research does not acknowledge the sociocultural contexts in which the meaning of disability is embedded, or the manner in which deficit-based hegemonic discourses shape the familial experience of having a child with a disability. In this paper, we problematize the medicalization of the phenomenon of disability and resulting research inquiries. We propose the use of narrative inquiry, theoretically grounded in sociocultural perspectives, as a critical research methodology for situating the lives of these families in cultural and sociopolitical contexts. Narrative inquiries complicate conclusions drawn from the medical model and contribute to new insights on the ways in which interpretations of having a child with a disability are mutually negotiated between individuals and society. Keywords: families; children with disabilities; narrative inquiry; disability studies; critical disability theory; qualitative methodology

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)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,173

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0430,096
Communication savante0,0140,020
Science ouverte0,0030,012
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,167
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations42
Publié2013
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