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Enregistrement W4312744214 · doi:10.33921/isnu8742

The Experiences of Stigmatization and Discrimination in Autistic People of Different Genders and Sexualities

2022· article· en· W4312744214 sur OpenAlexaffvenue
Valeria Khudiakova, Alison L. Chasteen

Notice bibliographique

RevueJournal of Interpersonal Relations Intergroup Relations and Identity · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologySalience (neuroscience)IntersectionalityHuman sexualityStigma (botany)AutismDevelopmental psychologyAmbivalenceSocial psychologyGender studiesSociologyCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Autistic people that hold other marginalized identities, such as being LGBTQ+, may be especially vulnerable to stigmatization and discrimination, and their experiences may be understood through the lens of intersectionality. This study aimed to explore the differences in the experiences of stigmatization and discrimination between LGBTQ+ and non-LGBTQ+ autistic people. Eighty-seven autistic adults, 41 of whom were LGBTQ+, responded to a survey that measured stigma centrality and salience, stigma consciousness, experiences of everyday discrimination, and awareness of intersectional stigmatization. Results showed that LGBTQ+ autistic participants expected to be stigmatized and discriminated against more often and saw their autism, gender, and sexuality as more important to their identity than non-LGBTQ+ autistic participants. The frequency of everyday discrimination did not differ between LGBTQ+ and non-LGBTQ+ autistic respondents. The findings suggest that further research is needed to fully understand the intersection of autism and LGBTQ+ identities.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,501
Score d'incertitude au seuil0,304

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,283 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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