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Enregistrement W2906213511 · doi:10.1080/24694193.2018.1559256

Having a Sibling with ASD: Perspectives of Siblings and Their Parents

2018· article· en· W2906213511 sur OpenAlexaff
Monica L. Molinaro, Lauren E. Rollo, Paula C. Fletcher, Margaret A. Schneider

Notice bibliographique

RevueComprehensive Child and Adolescent Nursing · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueFamily and Disability Support Research
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSiblingPsychologyDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The overall purpose of this research was to explore the experiences of families living with a child with autism spectrum disorder (ASD). This paper reports the experiences of siblings of children with ASD, from the perspective of both siblings and parents. Using a phenomenological case study design, participants completed face sheets to provide context for one-on-one, semi-structured interviews, which were transcribed verbatim, and verified via member checks. Van Manen's (1990) selective approach was used for data analysis. Siblings and parents described that the children with ASD made their siblings the targets of their aggression, and siblings spent less time with parents the children with ASD required more attention. It was also acknowledged that the siblings were more mature as a result of having a sibling with ASD. Families acknowledged that the relationship between children with ASD and their siblings would not differ if their children did not have ASD. This work highlights the importance of examining the family as a unit to provide a multifaceted perspective of how having a child with ASD affects their siblings.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,145
Score d'incertitude au seuil0,605

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,297 · 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 tête enseignante, 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

Citations17
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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