The Walking Interview: A Promising Method for Promoting the Participation of Autistic People in Research Projects
Notice bibliographique
Résumé
Walking interviews are increasingly used in the field of health to understand the relationship between individuals and places. With this method, the interviewer and the participant move from place to place within an environment and use it to enrich the discussion. Several advantages have been reported concerning its use, such as the richness of the data it provides and that it allows interviewers to immerse themselves in the participant’s world. This article is based on the experience of using walking interviews in an innovative context, with 10 autistic adolescents and adults and 13 parents. The method was used in the participants’ home environment, as part of study conducted in Québec (Canada) on home environment factors that influence autistic people’s independence at home. It was chosen to meet the study objectives, but also to support the participation of autistic people in research interviews. These people’s participation in research can be a challenge when data collection methods are not adapted, given the difficulties that some have communicating and interacting socially, as well as discussing abstract topics. In this article, the advantages, limitations and suggestions related to the use of walking interviews are reported from the participants’ and interviewer’s perspectives. The authors also discuss the potential for using walking interviews to collect the perspectives of other populations, especially those with difficulties expressing themselves, such as allophones or people with language disorders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,044 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».