Using Cognitively Accessible Survey Software on a Tablet Computer to PromoteSelf-Determination among People with Intellectual and Developmental Disabilities
Notice bibliographique
Résumé
People with intellectual and developmental disabilities (I/DD) identify “speaking for oneself” as a highly salient aspect of self-advocacy and self-determination (SABE, 2011), yet limitations in cognition or language often limit their direct participation in surveys. This study describes a self-administered survey procedure that used supportive software on an iPad to create a survey interface that was easily navigable by respondents with I/DD. A survey based on items from the National Core Indicator (NCI) Adult Consumer Survey (HSRI & NASDDDS, 2001) was developed that included five items on choice-making which have been previously studied by Lakin et al. (2008) and Stancliffe et al. (2011). Cognitively diverse groups of self-advocates were recruited to take the iPad survey at both a national and state self-advocacy conference. The results indicated that the iPad survey platform enabled people with varying degrees of I/DD to respond independently to a self-administered survey with little training or assistance. The resulting iPad-gathered data on the NCI choice items supported the validity of the procedure by conforming to patterns from standard NCI interviews. This self-administered survey technology holds great promise for gathering many types of survey information directly from people with I/DD, allowing them to more actively participate in the design of supports, services, and environments that affect their lives.
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 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 | 0,011 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».