Representation Matters: Race, Gender, Class, and Intersectional Representations of Autistic and Disabled Characters on Television
Notice bibliographique
Résumé
Media reflect and affect social understandings, beliefs, and values on many topics, including the lives of autistic and disabled people. Media analysis has garnered attention in the field of disability studies, which some scholars and activists consider a promising approach to discussing the experiences of – and for promoting social justice for – autistic people, who remain underrepresented on scripted television. Additionally, existing portrayals often rely on stereotyped representations of disabled individuals as objects of pity, objects of inspiration, or villains. Television may also serve as a primary source of public knowledge about disabled people and the concept of disability. It is therefore essential that such portrayals avoid stigma and stereotyping. We take a disability studies lens to critically analyze and compare representations of diverse people, who may sometimes be conflated in the popular imaginary, across television series about autistic characters (Atypical, The Good Doctor), those with cerebral palsy (Speechless, Special), and a character with fetal alcohol spectrum disorder (Shameless). We employ an intersectional analytic framework to problematize representations of autistic and disabled people, using television, feminist, and critical disability studies literatures. We analyze how the formal structure of television storytelling can either enable or disable its characters, as well as how portrayals of disability that display a sensitivity to concerns raised by critical disability discourse do not necessarily display the same sensitivity when they intersect with marginalized experiences of gender, sexuality, race, and class.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».