Analyzing the discourse surrounding Autism in the New York Times using an ableism lens
Notice bibliographique
Résumé
The topic of Autism is highly within academic literature (over 20000 articles in the database PubMed of US National Library of Medicine, National Institutes of Health and the public domain (79 Million hits in Google). Newspapers also show a great interest in autism. However despite the prevalence of autism coverage very little media analysis has been performed. We present here an analysis of the coverage of autism in the New York Times from the time the term autism first appeared (1973) to 2012. Ability expectations and preferences are one dynamic through which members of a group judge others, themselves and their lives. Ability preferences and judgments are at the root of many rules of behaviours and customs. Ableism was one lens through which we analyzed the discourse surrounding autism in the NYT. We found that readers that rely on the NYT as a primary source of information get very limited information about what autism is and what factors are associated with autism and they are heavily exposed to a medical narrative. We suggest that the negative, medical narrative adds to the problems people with autism face. Keywords: autism; perception; media; New York Times; language; ableism
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».