One size does not fit all: a qualitative exploration of the experiences of Canadian youth with neurodevelopmental disabilities during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Youth with neurodevelopmental disabilities (NDD) were disproportionately impacted by the COVID-19 pandemic due to health and socioeconomic factors and system level disruption of essential supports. To date, few studies have engaged directly with youth with NDD to understand how they were been impacted by the pandemic. The aim of this study was to uncover experiences of youth with NDD during the COVID-19 pandemic. Methods: Purposive sampling was used to recruit Canadian youth (age 18-30, inclusive) with NDD. Participants were provided with the option of participating in a written (online) or verbal (Zoom) interview. Deductive coding and inductive analysis were used to develop themes. Results: Forty youth participated in an interview. We discuss the impacts of the COVID-19 pandemic on participants in five key areas: education and academic performance, access to disability and healthcare services, social connectedness, participation in society, and mental health. Within these areas, both positive and negative experiences were reported. A secondary finding emerged related to the impact of gender identity on access to services. Discussion: Our study highlights the need for policy approaches that are flexible and responsive to the variability of needs among Canadian youth with NDD moving forward.
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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 | 0,011 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,029 | 0,016 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».