Applied Behaviour Analysis (ABA): A Transformative Mixed Methods Analysis of Experiences and Perspectives from Autistic People, Parents, and ABA Providers
Notice bibliographique
Résumé
The following mixed methods dissertation examines experiences of Applied Behaviour Analysis (ABA) from the perspective of autistic people, parents, and ABA providers in Canada. Using survey and interview analysis, this study explores a growing divide in standpoints regarding ABA as a method of treating and supporting autistic young people. Autistic people across the globe have shared their lived experiences of the ways ABA has caused them harm, and often trauma, due to the rigidly applied reward and punishment strategies that were used to make them appear less autistic and more neurotypical. Yet, ABA remains the most recommended autism intervention in Ontario. To understand this problem more in-depth, the methodology adopts a Critical Autism Studies (CAS) framework, and transformative explanatory sequential mixed methods design, to seek autistic justice. The four-staged methodology (surveys – interviews – analysis – participatory dissemination with co-authorship of policy and practice directions with autistic participants) responds to Damian Milton’s (2014) call for “interactional expertise” between non-autistic researchers and autistic people to improve autism practice and policies through a strength-based understanding of autism. Eight participants with either positive or negative experiences with ABA (4 autistic people, 2 parents, and 2 ABA providers) were purposively sampled for interviews from a total of 100 survey respondents. Using a mix of quantitative analyses followed by open text box responses and eight “Stories Behind the Statistics”, the research aimed to explore the questions: What are the impacts of ABA services on autistic people’s well-being and quality of life (QoL)? Are ABA services meeting the needs of autistic people? As the research progressed, two new research questions emerged: In what ways do power and stigma influence experiences with ABA interventions? How can diverse autistic expertise transform autism intervention practices and policy? Findings did not reveal compelling evidence that ABA is an approach that improves the quality of life or wellbeing of autistic people. While some respondents shared positive experiences of ABA, findings revealed evidence of harm, which raises ethical concerns about the services received by autistic people in capitalist colonial societies. The dissertation concludes with recommendations co-authored with four autistic recipients of ABA.
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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 | 0,043 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».