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Enregistrement W4415878106 · doi:10.1177/27546330251394345

Beyond Psycho-Emotional Disablism: Reframing Learning Disabilities as Resources in the Lives of Post-Secondary Students

2025· article· en· W4415878106 sur OpenAlexafffund
Emma Peddigrew, Erin Panda

Notice bibliographique

RevueNeurodiversity · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisability Education and Employment
Établissements canadiensBrock UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésCognitive reframingCoping (psychology)Learning disabilityMental healthQualitative researchSemi-structured interview

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While much research on learning disabilities (LDs) (e.g., dyslexia, dyscalculia, ADHD) focuses on academic under-achievement, there is a need to move beyond deficit-based models of disability and explore its psycho-emotional dimensions. To fill this gap, this study examines the lived experiences of post-secondary students with LDs, focusing on their emotional well-being, social relationships, and resilience, through a social-relational framework. Using qualitative interviews and journal reflections, we ask: (1) To what extent do post-secondary students with LDs experience psycho-emotional disablism? (2) What mechanisms contribute to their positive emotional and social well-being? (3) In what ways do students with LDs perceive their disability as a resource? Emerging themes highlight the dual nature of students’ experiences—while they report psycho-emotional disablism (e.g., bullying, stigma, internalized ableism, mental health challenges), they also describe resilience, heightened empathy, and adaptive coping strategies. These findings underscore the need to acknowledge both the barriers and strengths associated with LDs and other neurodiversities. The study emphasizes the importance of directly engaging individuals with LDs to understand their psycho-emotional experiences, including viewing their disabilities as sources of personal growth, strength, and resilience. Considering LDs as a resource, rather than a limitation, could have significant implications for individuals and educational frameworks.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,153
Score d'incertitude au seuil0,686

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,309 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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