Transportation Experiences of Autistic Young Adults: A Scoping Review and Proposal for Future Research
Notice bibliographique
Résumé
Background: Many news articles, online posts, and studies related to work and school highlight barriers to community mobility for Neurodiverse individuals. This scoping review aimed to to gain a comprehensive understanding of these challenges. \n \nMethods: The search, conducted between January 2012 and January 2022, across platforms such as MEDLINE, Wiley, Taylor & Francis, Sage, and Google Scholar, yielded 56 relevant articles after eliminating duplicates and irrelevant studies. Articles fell into two main categories: those focusing on experiences and those examining interventions. \n \nResults: Results indicate a scarcity of research directly investigating the mobility experiences of Neurodiverse individuals, with the majority centered on driving difficulties among Autistic adults. Moreover, only a small number of articles explored public transit or alternative transportation methods, despite many Neurodiverse individuals primarily relying on these modes. The interventions explored varied widely, including traffic training, transit apps, monitoring tools, specialized teaching, virtual reality, and autonomous vehicles. \n \nConclusion: Overall, there is emerging literature underscores the challenges faced by Neurodiverse individuals in driving and using public transit. However, due to limited qualitative and quantitative data, the mobility needs of neurodiverse individuals remains unclear. Additionally, it seems that most research originates from the United States and Australia, leaving a significant gap in understanding the Canadian context. Consequently, further investigation is warranted, particularly with the development of the National Autism Strategy. As such, the writer proposes a two-part qualitative study on the public transportation experiences of Autistic young adults.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».