Autism, Expert Discourses, and Subjectification: A Critical Examination of Applied Behavioural Therapies
Notice bibliographique
Résumé
Applied behavioural therapies are widely adopted interventions that have become the standard of healthcare and expert knowledge for autistic people in Canada. These therapies are methods of individualized behavioural modification whereby skills are taught, and socially “undesirable” or “inappropriate” behaviour is regulated according to expert claims that focus on correction, imitation, repetition, reinforcements, and environmental modification. Despite their prevalence, these therapies are highly controversial methods within autism communities, with mostly non-autistic parents and clinicians as their main proponents, and autistic self-activists as their critics. The ethnographic research presented will examine the culture, training, and knowledge practices of behavioural therapy providers in Ontario, to study disciplinary techniques that are used to create expert subjects. In order to operate as a technology for producing optimal results in the autistic subject, working as a behavioural therapist involves multiple techniques such as completing intensive exercises consisting of audible and textual surveillance, recorded sessions, and intra-therapeutic replicability. These techniques and exercises often work to discipline expressions of care in accordance with a “psychocentric” framework for understanding autism and supporting autistic people.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,047 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,089 |
| Communication savante | 0,020 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».