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Enregistrement W4416084470 · doi:10.1080/09687599.2025.2584167

Self-advocacy in post-secondary education: the central role of structural limitations and relationships

2025· article· en· W4416084470 sur OpenAlexaff
Kari N. Duerksen, Mark Seymour, Sarah Jones, Chelsea Colcol, Erica M. Woodin

Notice bibliographique

RevueDisability & Society · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCritical and Liberation Pedagogy
Établissements canadiensUniversity of VictoriaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerspective (graphical)Identification (biology)Component (thermodynamics)Field (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is an increasing number of students with mental health challenges attending post-secondary education. Such students encounter a number of barriers to accessibility. In response to this, students are often encouraged to self-advocate for supports. In this study, we sought to understand how self-advocacy is experienced by students with mental health challenges attending university. We conducted a World Café with 21 current and former university students with mental health challenges. Data were analyzed using thematic analysis. We identified two themes: 1) the limited nature of the structural context within which students self-advocate (i.e. support structures are invisible, inadequate, exclusionary, and/or dehumanizing) and 2) the inherently relational context of self-advocacy (i.e. the result of self-advocacy depends on the actions of a relational partner). Overall, our findings problematize self-advocacy narratives as an institutional tool to shift blame onto the individual and de-emphasize the importance of institutional responsibility for disability accessibility.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,447
Score d'incertitude au seuil0,391

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,305 · 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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