Notice bibliographique
Résumé
Abstract Quality of life (QOL) has been developing in the field of IDD since the early 1980s, and ever since there have been research, models, and theoretical constructs along with many recommendations. Ignored in its early development, QOL is now seen as important for support and intervention. The research has resulted in new insights yet there remain many challenges, three of which are discussed in this article. (1) Much QOL research requires the acceptance of parent and allied commentary that is regarded as subjective and frequently carries less weight than objective evidence. This can raise questions across disciplines regarding the validity and therefore the value of QOL in the field of research, practice, and policy. (2) Family quality of life (FQOL) research, which is an outgrowth of QOL in IDD, has resulted in a number of questions concerning our perception and management of family challenges. One is our understanding or lack of understanding of the process of inclusion, which is discussed suggesting the need for a much more clear articulation of exclusion and inclusion and its relevance to research and application within a QOL context. (3) QOL involves an holistic approach and much of this approach has been researched and applied in the field of IDD. It is posited in this article that the QOL approach should now be seen as a paradigm for research, policy, and intervention in which other procedures can be explored and addressed. To do so the paradigm requires further development and integration and an understanding of its specificity and breadth of potential application. Each of these issues is discussed and recommendations are put forward for action under the headings of Perceptual and Objective Data, Education of Personnel, Further Research and Application, and Policy Integration.
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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 | 0,113 | 0,158 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,038 |
| Communication savante | 0,036 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,021 | 0,030 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».