Trouble du spectre de l’autisme et études postsecondaires : points de vue d’intervenants des services d’aide aux étudiants
Bibliographic record
Abstract
Un nombre grandissant d’étudiants ayant un trouble du spectre de l’autisme (TSA) s’engagent dans des études postsecondaires au collégial et à l’université (AQICESH, 2019-2020). Les caractéristiques inhérentes au TSA entraînent toutefois pour ces étudiants des défis et, pour les services d’aide aux étudiants en situation de handicap, de nouvelles interventions. Cette étude qualitative a pour objectif de recueillir les expériences rapportées d’intervenants des services d’aide d’établissements postsecondaires québécois quant aux forces et aux difficultés observées chez les étudiants ayant un TSA. Elle vise aussi la description des expériences rapportées de ces intervenants concernant les besoins perçus de soutien des professeurs et des autres acteurs du milieu. Quatorze intervenants des services d’aide, répartis en six entretiens de groupe, ont été rencontrés au sein d’établissements d’enseignement collégial et universitaire. Les résultats de l’analyse thématique des entretiens révèlent la complexité des demandes de soutien pouvant être associées au TSA. L’analyse des forces et des difficultés des étudiants ayant un TSA permet d’identifier des cibles d’intervention ainsi que l’importance à accorder à la santé mentale. Les données font aussi ressortir le besoin de formation du personnel au regard du TSA dans les établissements postsecondaires.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.008 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.001 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".