Assistive Technology Provision for People with Disabilities in Newfoundland and Labrador, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Assistive Technology (AT) helps address social and economic barriers and can positively impact the lives of people with disabilities. Single-entry point (SEP) systems have been shown as successful models for reducing barriers encountered when acquiring and using AT. This chapter highlights a mixed method case study in the province of Newfoundland and Labrador (NL), which sought to explore barriers consumers faced in acquiring and being satisfied with AT, as well as the potential for an SEP system in NL. NL is an Atlantic Canadian province characterized by a small population dispersed over a large island and remote mainland. Data were collected using individual interviews with disability service providers in community and post-secondary settings across the province and a survey to assess barriers to accessing AT, AT utilization, and satisfaction among consumers with disabilities. Many consumers and service providers demonstrated that they recognized the benefits of AT but expressed dissatisfaction with existing programs and services citing cost, lack of knowledge, training, and funding subsidies as the most significant barriers to access. Improving access to AT is a necessary step toward enhancing education and employment opportunities, facilitating social inclusion, and optimizing overall health for people with disabilities. Investigating the feasibility of SEP programs modeled after American and Australian initiatives should be part of future planning for Canada, especially in small urban, rural, and remote areas where demand for provision of AT is under-resourced.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».