Notice bibliographique
Résumé
<p class="first-line-indent-western">The past two decades have witnessed a rise in the number of autistic characters in YA literature, particularly autistic protagonists. In line with progress made by researchers and the self-advocacy from organizations and activists that have brought nuance in our understanding of autism, YA novels are offering more diverse representation of the spectrum, even if there is still room for improvement – for instance, the inclusion of more non-white autistic characters, non-binary people, and queer love stories. Autistic characters are now romantic leads in their own rights, and authors explore the way they experience sexual desire and sexuality through their neurodifference (e.g., the need to accommodate their heightened sensory sensitivities). Their desirability is also underlined through the loving eyes of their love interests, sometimes in the form of alternating narratives. All this counters the societal tendency to desexualize autistic people, and disabled people in general. This article explores how desire emerges from a mix of alterity and kinship in my primary corpus: all the love interests are neurotypical and they recognize the differences of the autistic characters while also sharing some of their special interests and feeling out of step with the world. It also considers how authors make use of autistic traits, such as sensory hypersensitivities and doing extensive research on topics of interest, to invite readers to take their time and be well informed when it comes to sexual intimacy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».