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Enregistrement W2509467863 · doi:10.1111/jar.12284

Inclusion Through Work and Productivity for Persons with Intellectual and Developmental Disabilities

2016· article· en· W2509467863 sur OpenAlexafffundabout
Rosemary Lysaght, Jami Petner‐Arrey, Angela Howell‐Moneta, Virginie Cobigo

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Research in Intellectual Disabilities · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisability Education and Employment
Établissements canadiensUniversity of OttawaQueen's University
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Community and Social ServicesGovernment of Ontario
Mots-clésInclusion (mineral)ProductivityPsychologyIntellectual disabilityWork (physics)Developmental psychologyEconomicsPsychiatrySocial psychologyEconomic growthEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Employment provides an important avenue to social inclusion for most adults. A range of productivity options exist for persons with intellectual and developmental disabilities (IDD) who wish to work, each offering unique challenges relative to inclusion. METHODS: This qualitative study examined the productivity experiences of people with intellectual and developmental disabilities in Ontario, Canada. A purposive sample of 74 individuals with productivity experiences spanning the spectrum of no employment to community-based jobs was selected from a pool of volunteers recruited through a mailed survey. Semi-structured interviews were conducted with individuals and family members. Interview transcripts were subjected to a team-based analysis using grounded theory methods. RESULTS: Varying needs and interests exist in regard to work. Participants revealed a multitude of factors contributing to inclusion and exclusion through productivity. CONCLUSIONS: Productivity, whether paid or unpaid, can be an avenue to social inclusion. The experience of inclusion, particularly of belonging, depends on a successfully negotiated congruence between worker attributes and the social features and demands of the work environment.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,154
Score d'incertitude au seuil0,307

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,009
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeObservationnel
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

Citations66
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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