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Enregistrement W2592813427 · doi:10.1111/jppi.12226

Giving Voice to Persons With Intellectual Disabilities About Family Quality of Life

2017· article· en· W2592813427 sur OpenAlexaff
Raquel Alveirinho Correia, Maria João Seabra‐Santos, Paula Campos Pinto, Ivan Brown

Notice bibliographique

RevueJournal of Policy and Practice in Intellectual Disabilities · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueFamily and Disability Support Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntellectual disabilityPsychologyIntervention (counseling)Focus groupQuality of life (healthcare)Inclusion (mineral)Developmental psychologyGerontologyMedicineSocial psychologyPsychiatrySociologyPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Research in the field of disability should include the voice of individuals with intellectual disabilities (ID), since these individuals are considered to be the experts on their own experiences. Quality of life (QoL) is a worldwide concept that has been studied in many areas, including ID. Since about the year 2000, researchers have studied QoL of families in many countries around the world, but this body of research has mostly reflected the views of the main caregiver of the person with ID. The major purpose of this study was to give voice to persons with ID, and to explore their perspectives about their FQoL. Four focus groups were conducted with 17 men and women with ID (mild and moderate), aged between 16 and 53 years old. Full transcriptions of the focus group discussions were analyzed with the NVivo 10 software. The findings showed that persons with ID identify family relationships as the most important dimension for FQoL and that some differences between younger and older participants existed. Ethical and practical challenges, as well as the implications for research and intervention are discussed. The inclusion of individuals with ID as informants in research is a way to value their point of view, empower them, and recognize the knowledge that they are able to bring to research.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,159
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,303 · 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'étudeQualitatif
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

Citations20
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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