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Enregistrement W4382402542 · doi:10.3390/disabilities3030020

Living through the Pandemic with a Disability: A Longitudinal Qualitative Study

2023· article· en· W4382402542 sur OpenAlexafffund
Janice Chan, Somayyeh Mohammadi, Elham Esfandiari, Julia Schmidt, W. Ben Mortenson, William C. Miller

Notice bibliographique

RevueDisabilities · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensInternational Collaboration On Repair DiscoveriesGF Strong Rehabilitation CentreUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of British Columbia
Mots-clésPandemicQualitative researchCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PsychologyGovernment (linguistics)Face (sociological concept)Qualitative propertySociologyMedicineSocial scienceComputer scienceDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigated the experiences of people with disabilities during the first year of the COVID-19 pandemic. Four semi-structured qualitative interviews were conducted individually with 13 participants between May 2020 and February 2021. The data were thematically analyzed. Three themes were identified: (1) “Being an active agent in changing how things are done in the face of COVID restrictions”, revealed changes that participants made to their daily routines resulting from government-imposed and self-imposed restrictions; (2) “Pandemic restrictions wreak havoc”, explained participants challenges with adapting to the restrictions; and (3) “Trying to be resilient in the face of pandemic changes” described participants’ efforts to cope with life during the pandemic. The findings illustrate how life changed for people with disabilities during the pandemic. Participants reported specific types of challenges at each time point. As the vaccine rollout became more imminent, participants expressed more hope for the future and getting back to normal.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0130,008
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,222
Tête enseignante GPT0,506
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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