Stim, Like, and Subscribe: Autistic Children and Family YouTube Channels (Dispatch)
Notice bibliographique
Résumé
The title of this dispatch comes from a play on words of the ubiquitous YouTuber call-out, typically uttered within the first 30 seconds of a video after a cheery "Hey guys!." "Likes" or "thumbs up" bump up the position of a video in the site's algorithm and allow YouTube to fine-tune recommendations by showing users videos that others who have similar interests spend their time watching (Arthurs et al., 2018).This dispatch examines the challenges posed by the family vlogging channel Fathering Autism (FatheringAutism, n.d.), which focuses on disability and family dynamics and bills itself as a distinctive voice in the digital disability space.I aim to question the oft-muddied distinction between education and entertainment in Fathering Autism's content, in order to contribute to discussions surrounding social justice and Autism.Specifically, I question whether it is ethical to create content that relies heavily on the participation of a nonspeaking autistic child.This question is part of a larger debate that considers whether it's ethical to cast any children in homegrown content, given the limits to the consent they can give to being filmed.Asa Maas, the vlogger behind the Fathering Autism channel, has credited his family's success on the platform to their overlapping circles of identity.Maas put it succinctly when he accepted an award at a Healthcare Disruptors Industry conference in November of 2019: not only is Fathering Autism a family vlogging channel, it is also an Autism family channel, as well as one that focuses on an autistic girl.A recent systematic review and meta-analysis pegged the ratio of Autism in boys and girls at 3:1, which is higher than the research community's previously stated and widely circulated benchmark of 4:1 (Loomes et al., 2017).This means that families like the Maas' are underrepresented in depictions of Autism, which are only slowly becoming
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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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,045 | 0,002 |
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 ».