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Enregistrement W4285385992 · doi:10.1007/s10826-022-02336-8

A Qualitative Examination of the Impact of the COVID-19 Pandemic on Individuals with Neuro-developmental Disabilities and their Families

2022· article· en· W4285385992 sur OpenAlexafffund
David Nicholas, Wendy Mitchell, Jill Ciesielski, Arisha Khan, Lucyna Lach

Notice bibliographique

RevueJournal of Child and Family Studies · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueFamily and Disability Support Research
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health CentreUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesKids Brain Health NetworkAzrieli Foundation
Mots-clésPandemicPsychologyPsychological resilienceFlexibility (engineering)PopulationMental healthFocus groupCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Service providerResilience (materials science)Qualitative researchDevelopmental psychologyService (business)MedicinePsychiatryBusinessEnvironmental healthSocial psychologySociologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Individuals with neuro-developmental disabilities (NDD) have been profoundly affected by the COVID-19 pandemic. Based on focus groups with 24 service providers supporting this population, using an Interpretive Description approach, we examined perceived impacts of the pandemic on individuals with NDD and their families. The results highlight pandemic-related experiences which include: service reduction, the need for financial supports, relying on natural supports, and school-related challenges. Interruptions in services have resulted in intensified mental health issues for individuals with NDD and family caregivers, with particular concern for those with added social determinants of health-related barriers. Mitigating factors have also emerged, such as resilience and technology utilization to facilitate communication. Recommendations for resource flexibility and sufficiency as well as navigational support are offered.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0120,010
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,135
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,282 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations16
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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