Integrating Visual Methods With Dialogical Interviews in Research With Youth Who Use Augmentative and Alternative Communication
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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.
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 | 0,043 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 découle