Supporting Autistic Adults in Postsecondary Settings: A Systematic Review of Peer Mentorship Programs
Notice bibliographique
Résumé
Background: The number of autistic individuals attending college or university is increasing, yet graduation rates are low as postsecondary environments often fail to support autistic students' individual needs. Peer mentorship programs are emerging as a promising approach for providing individualized, one-on-one support to meet this service gap for autistic postsecondary students. However, no literature has systematically described these programs. Methods: We conducted a systematic review that described existing peer mentorship programs for autistic students in postsecondary education as well as their effectiveness. Results: Our search of five databases found nine unique programs that were evaluated in 11 peer-reviewed articles. Programs reported positive outcomes in various domains, which included social skills, academic performance, and sense of belonging. The evidence for these programs was primarily qualitative, sample sizes were small, and there was considerable heterogeneity in the format, provision, and goals of these programs, as well as the evaluation methods used. Conclusions: Overall, the state of the research related to the efficacy of peer mentorship programs for autistic students remains in its infancy, and further research is needed to quantify effectiveness and enable program comparisons. Lay summary: This article provides a summary of the kinds of supports available to autistic adults within postsecondary settings, which may help autistic adults explore options for their own education. Advancing research in this area may improve the college/university experience for autistic adults in the future.
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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 | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».