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Enregistrement W4220742945 · doi:10.1177/10443894221081609

Lifespan Navigation-Building Framework for Children/Youth With Neurodisability and Their Families

2022· article· en· W4220742945 sur OpenAlexafffundabout
Michèle L. Hébert, David Nicholas, Lucyna Lach, Wendy Mitchell, Jennifer Zwicker, Wenda Bradley, Sandy Litman, Emily Gardiner, Anton R. Miller

Notice bibliographique

RevueFamilies in Society The Journal of Contemporary Social Services · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAssistive Technology in Communication and Mobility
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaAlberta Health ServicesMcGill UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesKids Brain Health NetworkAzrieli Foundation
Mots-clésConceptualizationPublic relationsThematic analysisCitizen journalismGovernment (linguistics)Service (business)Empirical researchQualitative researchParticipatory action researchKnowledge managementSociologyPolitical scienceBusinessComputer scienceMarketingSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study served to conceptualize neurodisability (ND) navigation-building. Capacity-building toward wide-reaching ND navigation or help-seeking service lacks empirical evidence. Researchers widely agree that a system-wide framework is absent. While research emphasizes service-level findings, other jurisdiction- and policy-level insights are lacking. Using Collective Community Impact and Participatory Action Research, government and nongovernment organizations in three Canadian regions implemented novel cross-jurisdictional initiatives to improve navigation capacity. Family-partners and other stakeholders systematically engaged in discussions. Grounded in qualitative thematic design, we sought to unveil connections between emerging themes. These themes led to stakeholders co-constructing an intersectoral navigation-building conceptualization. A framework was essential for highlighting change-levers and potential replication in other jurisdictions/landscapes. Finally, practice and policy implications compatible with an ecosystem model are presented.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,470
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,319 · 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.

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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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