MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4388629311 · doi:10.3390/soc13110241

Coverage of Allies, Allyship and Disabled People: A Scoping Review

2023· review· en· W4388629311 sur OpenAlexaff
Gregor Wolbring, Aspen Lillywhite

Notice bibliographique

RevueSocieties · 2023
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisability Rights and Representation
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisabled peopleFace (sociological concept)Relation (database)StressorScopusPsychologyPolitical scienceSociologyLawSocial scienceApplied psychologyMEDLINEComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Disabled people face many problems in their lived reality, as evidenced by the content of the UN Convention on the Rights of Persons with Disabilities. Disabled people are constantly engaged in activism to decrease their problems. However, disabled people cannot do all the work by themselves and need allies (who can be so-called non-disabled people or disabled people of a different background to other disabled people) given the many barriers disabled people face in being activists, given the precarious lived reality of many, and given the many problems in need of solving. At the same time, the expectations linked to being an authentic ally of disabled people pose many challenges and stressors and a danger of burnout for the ally. Therefore, the aim of this study was to better understand the academic coverage of allyship and allies in relation to disabled people in general, and specifically the coverage of challenges, stressors, and danger of burnout for allies of disabled people. To fulfill this aim, we performed a scoping review of academic abstracts and full texts employing SCOPUS, the seventy databases of the EBSCO-HOST and the Web of Science. Of the 577 abstracts, covering allies and allyship in relation to disabled people that were downloaded, 306 were false positives. Of the 271 relevant ones, the content of six abstracts suggested a deeper coverage of allyship/allies in the full texts. Within the full texts, two mentioned ally burnout and four mentioned challenges faced by allies. Among the 271 abstracts, 86 abstracts mentioned allies without indicating who the allies were, 111 abstracts mentioned specific allies with technology as an ally being mentioned second highest. Sixty-three abstracts covered specific topics of activism for allies. Furthermore, although searching abstracts for equity, diversity, and inclusion (EDI) related phrases, terms, and policy frameworks generated sixty-three abstracts, only three abstracts mentioned disabled people. Abstracts containing science and technology governance or technology focused ethics fields terms did not generate any hits with the terms ally or allies or allyship. Searching abstracts and full texts, phrases containing ally or allies or allyship and burnout had 0 hits, ally terms with stress* generated four hits and phrases containing anti-ableism, or anti disablism, anti-disableist, anti-disablist, anti-ablist, or anti-ableist with ally terms had 0 hits. Our findings show many gaps in the coverage of allies and allyship in relation to disabled people especially around the barriers, stressors, and burnout that authentic allies of disabled people can face. These gaps should be filled given that disabled people need allies and that there are many challenges for being an authentic disabled or non-disabled ally of disabled people.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,096
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,096
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0330,035
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,168
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,311 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSocietiesMême sujetDisability Rights and RepresentationTravaux en français237 207