Neurodiversity and COVID-19: A Qualitative Study on the Experiences of University Students During the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Background Despite the increase of more inclusive practices in work, school, and other settings, the neurodiverse community often gets overlooked in a predominately neurotypical world. The pandemic introduced many challenges and opportunities that shifted our sense of “normal” as a society (i.e., online schooling and social isolation). Objective To explore the impact of COVID-19 on daily lives, coping strategies, accommodations, and accessibility of services in a sample of undergraduate university students. Method Semi-structured interviews were conducted virtually or in person with 17 neurodivergent university students ( N = 17) surrounding the impacts of COVID-19 on their daily lives, coping strategies, accommodations, and service accessibility. Open-ended responses were qualitatively coded using an inductive thematic analysis. Participants were asked questions regarding the effects of the COVID-19 pandemic on their daily life, coping strategies, symptoms, barriers, and advice they have for others with a similar diagnosis. Results Challenges included exacerbation of symptoms, difficulties following protocols, increased challenges in school, social settings, and overall negative impacts on mental health. However, despite these challenges, the pandemic also offered opportunities to live authentically, self-reflect, connect with an online community, and for some participants, gain a formal diagnosis. Conclusion The COVID-19 pandemic brought both challenges and opportunities to the neurodiverse community of university students.
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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 | 0,008 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,013 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».