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Enregistrement W4416746747 · doi:10.3390/disabilities5040109

Experiences of Ableism and Racism Among Racially Minoritized Youth and Young Adults with Disabilities

2025· article· en· W4416746747 sur OpenAlexafffund
Sally Lindsay, Peiwen Cao, Nicole Thomson, Jennifer Stinson, Sharon Smile

Notice bibliographique

RevueDisabilities · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisability Education and Employment
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaHospital for Sick ChildrenGrand River HospitalHolland Bloorview Kids Rehabilitation HospitalToronto Rehabilitation InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversity of Toronto
Mots-clésRacismThematic analysisYoung adultCoping (psychology)Qualitative researchAbleismMental healthIdentity (music)Semi-structured interview

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Youth with disabilities face persistent disability-related discrimination (ableism) but research frequently overlooks the experiences of racially minoritized youth. The purpose of our study was to explore the experiences and perceived impact of discrimination among racially minoritized youth and young adults with disabilities. This qualitative study involved a sample of 15 youth and young adults with disabilities (mean age 22 years) identifying as racially minoritized. A descriptive inductive thematic analysis was applied to the interview data. Our findings highlighted the following themes: (1) types of discrimination (i.e., cultural and family-related ableism, racist ableism, and gendered/sexist ableism); (2) perceived impact of discrimination (i.e., social isolation, avoidance of unwelcoming and unsafe situations, impact on physical and mental health, decisions about identity disclosure, and a lack of access to resources and opportunities); and (3) positive coping strategies (i.e., inclusive and safe spaces, self-advocacy, and social and family supports).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,277 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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