Charting the Future of Inclusive Autism Support: A Global Bibliometric Study on Educational and Transitional Issues
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study examines global research trends on transitional issues in autism spectrum disorder (ASD) between 2019 and 2024, with emphasis on educational contexts and inclusive practices. Using 243 Scopus-indexed articles, the analysis applied bibliometric techniques to identify key themes, influential works, and collaboration networks. Methods included mapping co-authorship, analyzing frequently used keywords, and assessing citation patterns to explore the intellectual structure and thematic evolution of the field. Findings show that research output is concentrated in Western countries—particularly the United States, United Kingdom, Canada, and Australia—while contributions from regions such as China and other parts of Asia are increasing. Dominant research themes focus on postsecondary education, employment, independent living, and transition planning, underscoring the central role of education in preparing autistic individuals for adulthood. Emerging topics, including inclusive education, neurodiversity, student voice, and self-determination, indicate a shift toward strengths-based, person-centered, and interdisciplinary approaches. These trends highlight a growing commitment to educational systems that address diverse learning needs, promote autonomy, and enhance well-being. However, there remains a need for broader cross-cultural collaboration, inclusion of underrepresented regions, and more targeted strategies to support transitions across different life stages. This study offers a comprehensive overview of the evolving discourse, providing evidence to guide educators, researchers, and policymakers in strengthening inclusive and culturally responsive transition frameworks. By illuminating current patterns and future directions, the findings can inform policies and practices that promote equitable opportunities and lifelong participation for autistic individuals.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle