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Record W2971407441 · doi:10.7202/1061199ar

Le soutien à l’autodétermination des personnes ayant une déficience intellectuelle

2019· article· fr· W2971407441 on OpenAlexaffvenue
Julie Pelletier, Mireille Joussemet

Bibliographic record

VenueRevue de psychoéducation · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicDisability Education and Employment
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

À la lumière de la théorie fonctionnelle de l’autodétermination (TfAD) et de la théorie de l’autodétermination (TAD), cet article vise à dresser un portrait de la recherche sur le développement de l’autodétermination chez les personnes ayant une déficience intellectuelle (DI). Un type de soutien spécifique, le soutien à l’autodétermination (SA), est proposé par la TAD comme un moyen d’intervention auprès de cette clientèle afin de favoriser leur autodétermination. Même si la TAD n’est pas une théorie spécialisée en DI et ce, contrairement à la TfAD, elle semble très pertinente car elle spécifie les caractéristiques du contexte social favorisant le développement de l’autodétermination et l’ajustement de la personne, un aspect négligé des recherches faites dans le cadre de la TfAD. La TAD est une théorie de la motivation et de la personnalité qui s’intéresse tout particulièrement aux caractéristiques de l’environnement social favorisant l’autodétermination de l’individu. Tout d’abord, les auteurs présentent les études de la TfAD qui évaluent les effets des interventions visant le développement de l’autodétermination. Il en ressort que la TfAD met l’accent sur le développement d’habiletés et d’attitudes permettant de devenir plus autodéterminé. Les auteurs présentent ensuite le SA et les études sur ses effets. Puis, la TAD et la TfAD sont comparées et contrastées l’une avec l’autre afin de démontrer leurs différences et leur complémentarité. Enfin, les auteurs proposent des directions de recherche futures et concluent que le SA constituerait un moyen d’intervention supplémentaire afin de faciliter l’autodétermination et l’ajustement des personnes ayant une DI.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.006
Threshold uncertainty score0.022

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.010
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0030.009
Scholarly communication0.0050.003
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.042
GPT teacher head0.345
Teacher spread0.303 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations10
Published2019
Admission routes2
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