Integrating Community Participation With Interpretative Phenomenological Analysis: Reflections on Engaging the Autism Community
Notice bibliographique
Résumé
Members of the autistic community have long advocated for more input into and participation with autism-related research. Currently, the power to determine the direction of autism-related research and knowledge production related to autism lies with non-autistic researchers, while the wishes and perspectives of the autistic community are largely ignored. There is a growing trend toward ethical autism-related research, however, in which the perspectives of all stakeholders, particularly those of autistic individuals, are sought and their expertise on autism is foregrounded. In a study exploring the experiences of childhood adversity and resilience among autistic adults, we strove to conduct our research in an inclusive and ethical way, by integrating participatory methods, such as community engagement to inform research design, and credibility checking with participants to confirm that the analysis resonated with their experiences. Five stakeholders, representing parents of children on the autism spectrum, professionals, and autistic community members were recruited to provide input into the research design and provide insight into autistic ways of communicating, interacting, and being. The recommendations generated through this community engagement were then integrated into an interpretative phenomenological analysis (IPA) framework and implemented with four adult autistic participants. Through reflection on the process of community engagement, development of research design, implementation of the study, and credibility checking, it is clear that incorporating participatory methods into IPA increases rigor and ensures that autistic perspectives are represented through research.
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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 | 0,014 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| 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 ».