Autistic, Surviving, and Thriving Under COVID-19
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This article takes up Mia Mingus' call to 'leave evidence' of how we have lived, loved, cared, and resisted under ableist neoliberalism and necropolitics during COVID-19. We include images of artistic work from activist zines created online during the COVID-19 pandemic and led by the Re•Storying Autism Collective. The zines evidence lived experiences of crisis and heightening systemic and intersectional injustices, as well as resistance through activist art, crip community, crip knowledges, digital research creation, and the forging of collective hope for radically inclusive autistic futures—what zine maker Emily Gillespie calls 'The neurodivergent, Mad, accessible, Basic Income Revolution.' We frame the images of artistic work with a coauthored description of the Collective's dream to create neurodivergent art, do creative research, and work for disability justice under COVID-19. The zine project was a gesture of radical hope during crisis and a dream for future possibilities infused with crip knowledges that have always been here. We contend that activist digital artmaking is a powerful way to archive, theorize, feel, resist, co-produce, and crip knowledge, and a way to dream collectively that emerged through the crisis of COVID-19. This is a new, collective, affective, and aesthetic form of evidence and call for 'forgetting' ableist capitalist colonialism and Enlightenment modes of subjectivity and knowledge production that target different bodies to exploit, debilitate, and/or eliminate, and to objectify and flatten what it means to be and become human and to thrive together.
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.
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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découle