#ActuallyAutistic: Using Twitter to Construct Individual and Collective Identity Narratives
Notice bibliographique
Résumé
Employing Critical Autism Studies and Narrative Analysis, this project examines how autistic Twitter users engage in narrative meaning-making through social media. By analyzing the hashtags #ActuallyAutistic and #AskingAutistics this project broadly explores how individuals construct identity when lacking access to positive representations and identity communities. Answering the research question, “How do autistic people construct individual and collective identity narratives through Twitter?,” findings indicate that autistic Twitter users use their social media presence to build virtual learning communities. Common knowledge about autism is often oversimplified and highly medicalized. Therefore, autistics use Twitter to make meaning of their experiences that are not represented within cultural notions of what it means to be autistic. Autistic Twitter users reject medicalized narratives by contesting stereotypes, flipping negative narratives into positive stories, re-inscribing “deficiencies” as beneficial, and resisting rehabilitation and “cure.” Users do important social activist work by building strong autistic communities in ways that counter current negative representation, constructing positive self-affirming individual and community identities and resisting eugenic notions that autistic people are “less valuable.”
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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».