Integrating Visual Methods With Dialogical Interviews in Research With Youth Who Use Augmentative and Alternative Communication
Notice bibliographique
Résumé
Scant information is available to guide the selection and modification of methods for doing research with people with communication impairments. In this article, we describe and illustrate a novel combination of methods used to optimize data generation in research with 13 disabled youth who use augmentative and alternative communication (AAC). Using a critical dialogical methodology developed for the study, we explored links between dominant calls for social inclusion, disabled youths’ social relations and life circumstances, and their position-takings in relation to inclusion. Building on emergent methodologies, we selected and integrated complementary methods: photo-elicitation, a graphic elicitation method termed “Belonging Circles,” observations, and interviews. The interview methods were modified to recognize all AAC modes used by participants and to acknowledge the relational, situated and thus, dialogical nature of all communication in interviews. Each method is described, and rationales for their selection and modification are discussed. Processes used to combine the methods, generate data, and guide analysis are illustrated using a case example from the study. The integrated methods helped illuminate the lives and practices of youth who use AAC and the strategies they used to negotiate inclusion across the social spaces that they traversed. We conclude with reflections on the strengths and limitations of our approach, future directions for development of the methodology, and its potential use in research with a broad range of persons experiencing communication impairments.
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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 | 0,198 | 0,170 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,021 |
| Communication savante | 0,009 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».