Accessible and inclusive transportation for youth with disabilities: exploring innovative solutions
Notice bibliographique
Résumé
Background: Although access to reliable transportation is an essential component of quality of life, young people with disabilities encounter many transportation-related obstacles.Objective: To explore solutions to the challenges that youth with disabilities encounter in accessing and navigating transportation.Methods: A nominal group technique was used in two consultation workshops (one involving rehabilitation clinicians and accessible transportation stakeholders; and one with youth with disabilities and parents). Fifteen participants across two workshops took part and prioritized their solutions and we used a comparative analysis within and between groups to explore overarching themes.Results: The workshops resulted in 122 solutions (76 from youth/parents; 46 from stakeholders). Although there was considerable overlap within the ideas generated between the groups, they each prioritized them differently. The following themes emerged across the two group’s prioritized solutions: training, funding, enhancing access, and improved efficiency.Conclusions: Our findings highlight that youth with disabilities, parents and key stakeholders offered many practical solutions for enhancing accessible transportation for youth with disabilities.Implications for RehabilitationClinicians and educators should explore different apps and transportation training programs that could help support youth with disabilities to enhance their independence and participation in the communityClinicians and educators should be involved in the development of disability awareness training programs for public transit and school bus drivers to enhance youth’s inclusion and participation in society.Clinicians, educators, youth and parents should continue to advocate for inclusive, accessible, affordable and efficient transportation for people with disabilities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».