From Puzzle to Progress: How engaging with Neurodiversity can improve Cognitive Science
Notice bibliographique
Résumé
In cognitive science, there is a tacit norm that phenomena such as cultural variation or synaesthesia are worthy examples of cognitive diversity that contribute to a better understanding of cognition, but that other forms of cognitive diversity (e.g. autism, ADHD and dyslexia) are primarily interesting only as examples of deficit, dysfunction, or impairment. This status quo is dehumanizing and holds back much-needed research. In contrast, the Neurodiversity Paradigm argues that such experiences are not necessarily deficits, but rather are natural reflections of biodiversity. Here we propose that neurodiversity is an important topic for future research in cognitive science. We discuss why cognitive science has thus far failed to engage with neurodiversity, why this gap presents both ethical and scientific challenges for the field and, crucially, why cognitive science will produce better theories of human cognition if the field engages with neurodiversity in the same way that it values other forms of cognitive diversity. Doing so will not only empower marginalized researchers but will also present an opportunity for cognitive science to benefit from the unique contributions of neurodivergent researchers and communities.
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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 | 0,016 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,028 |
| Communication savante | 0,013 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».