Reducing the risk of sexual abuse for people who use augmentative and alternative communication
Notice bibliographique
Résumé
To date little attention has been focused on the sexual abuse experiences of people who use augmentative and alternative communication (AAC) and on addressing ways to reduce their risk for this type of abuse. This paper describes the results of a 3-year project that aimed to: (a) learn about the sexual abuse experiences of people who use AAC; (b) provide educational forums and resources on topics relating to sexual abuse for adults who use AAC; (c) define implications in risk reduction for various community service workers who support people who use AAC (e.g., attendant service providers, abuse counselors, sexual health educators, police, victim assistance services, legal professionals, and health care professionals); and (d) make recommendations to parents, educators, service providers, and consumer advocacy organizations about their roles in reducing the risk of abuse for youth and adults who use AAC. The findings suggest that the majority of participants in this project have experienced a range of abuses including sexual abuse, lack information about healthy and abusive relationships, have no way of communicating about sexuality and abuse, and lack supports in their personal lives and from within the community-at-large that are necessary to cope with relationship difficulties and specifically problems associated with abuse and justice system services. These findings and implications are shared with the intent of highlighting the need for more research and attention to the issue of abuse prevention for people who use AAC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».