A Collaborative Action Research about Making Self-Advocacy Videos with People with Intellectual Disabilities
Notice bibliographique
Résumé
This article presents the results of a collaborative action research conducted with people living with intellectual disabilities (ID) who were going through a community integration process. To be successfully integrated into a community, they need to develop basic life skills as much as they need to learn to use mobile technologies for authentic interactions (Davidson, 2012) and to be self-advocates online (Davidson, 2009a). This study used the Capability Approach pioneered by Sen (1992) and Nussbaum (2000), which focusses on what people can do rather than on their deficiencies. I recruited a group of eight people with ID who wished to set goals, engage in developing new capabilities, share their goals and act as models for others with ID who want to learn to live on their own. In this article, I examine the process of developing self-advocacy videos with mobile technologies using the Capability Approach and I analyze the inventory of capabilities collected through this study. I provide recommendations for intervention through mobile technologies with the long term-goal of helping people with ID to become contributing citizens. I discuss the innovative action research methodology I used to help people with ID become self-advocates and take control of the messages they give through producing their own digital resources.
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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 | 0,023 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».