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Enregistrement W4411334719 · doi:10.1111/jar.70077

Thriving for Adolescents With Intellectual Disability: A Photo‐Elicitation Qualitative Study

2025· article· en· W4411334719 sur OpenAlexafffund
Annie S. Mills, Teresa Sellitto, Dallas D. Sorken, Katie Saunders, Lauren Bishop, Jan Willem Gorter, Jonathan A. Weiss

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Research in Intellectual Disabilities · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueFamily and Disability Support Research
Établissements canadiensMcMaster UniversityYork University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research CouncilSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésThrivingThematic analysisIntellectual disabilityQualitative researchPsychologyPhoto elicitationReflexivityDevelopmental psychologyQualitative analysisPsychiatrySociologyPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There has been a shift in recent decades towards studying the strengths of people with intellectual disability to promote wellbeing. This study developed a conceptualisation of thriving specific to adolescents with intellectual disability. METHOD: A photo-elicitation qualitative design was used. Participants were 12 adolescents (ages 12-19) with a diagnosis of intellectual disability and their parents. Adolescents and their parents separately chose photos demonstrating thriving for the adolescent. Semi-structured interviews were conducted. RESULTS: Reflexive thematic analysis was used. Five core themes that interact and contribute to thriving were developed: Enjoying Life, Developing, Having a Positive Sense of Self, Connecting, and Mattering. Parents also identified the importance of adolescents being Safe & Supported. CONCLUSIONS: This thriving framework can serve as a guiding template for community supports and future quantitative research studies for adolescents with intellectual disability.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,162
Tête enseignante GPT0,493
Écart entre enseignants0,331 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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