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Enregistrement W4415096879 · doi:10.1111/jar.70123

Co‐Designing Peer Support for Women Labelled With Intellectual Disabilities Who Have Experienced Sexual Violence

2025· article· en· W4415096879 sur OpenAlexafffund
Alexis Buettgen, Tammy Bernasky, Kelly MacDougall, Ann Fudge Schormans, Jennifer Gordon, Sandra Tavares, Verónica Schiariti, Robín Masón, Janice Du Mont, Maria Huijbregts

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Research in Intellectual Disabilities · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisability Rights and Representation
Établissements canadiensCoalition for Research in Women's HealthPublic Health OntarioUniversity of TorontoUniversity of VictoriaToronto Rehabilitation InstituteUniversity of WaterlooWomen's College HospitalMcMaster UniversityWomen's and Gender Studies et Recherches FéministesCape Breton UniversityWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésIntellectual disabilityPeer supportBridging (networking)Sexual violenceDomestic violencePeer reviewSexual abusePoison controlPeer group

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Women labelled with intellectual disabilities face high rates of social exclusion and sexual violence, with limited research and few services tailored to their needs. Peer support offers many benefits including recognition of diverse lived experiences and nonprofessional perspectives. This article highlights collaborative efforts of women labelled with intellectual disabilities, service providers and researchers in advancing peer support through an applied research project. METHODS: Using trauma-informed, arts-based and human-rights-focused co-design approaches, we fostered inclusive research and programme development in a 3-day virtual symposium. RESULTS: The study emphasises shared control of research agendas, shaped by a multistakeholder team prioritising lived experience knowledge. Women took more control over the research through co-creative practices to that meaningfully included them in the design of future research and programming. CONCLUSION: This inclusive model champions equality and equity, advocating for positive discourse around intellectual disabilities while bridging lived, academic and professional insights in the field.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,009
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,336 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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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