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Enregistrement W4390072391 · doi:10.13169/intljofdissocjus.3.3.0072

Weighing In

2023· article· en· W4390072391 sur OpenAlexaff
Bridget Livingstone, Margaret F. Gibson, Patty Douglas, Sarah Leo, Julia Gruson‐Wood

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Disability and Social Justice · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensUniversity of GuelphBrandon UniversityUniversity of TorontoUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmbodied cognitionPsychologyIdentity (music)SociologyValue (mathematics)EpistemologyPhilosophyAestheticsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neurodiversity as a concept, identity, and movement has radically challenged pre-existing ideas of human difference and value. First proposed by Judy Singer (1998) and largely developed through the work of community activists, neurodiversity posits an alternative to pathologizing and medicalized understandings of human differences. This article explores the ways neurodiversity is being used, defined, and deployed based on a corpus of 94 academic texts published across social science disciplines (2006–2021). Using discourse analysis methods derived primarily from Fairclough (2001, 2003), we examine how neurodiversity has been claimed and refashioned within academia. Neurodiversity was often seen as an embodied difference, and was variously portrayed as dichotomous, universal, or existing on a spectrum. Many authors followed an “Autism Plus” strategy, keeping autism at the center of discussions. Academic writers of the texts on neurodiversity overwhelmingly launched their own claims to authority, even as they simultaneously positioned themselves as out of the fray.

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)0,001
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,601
Score d'incertitude au seuil0,186

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0000,000
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,327 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations16
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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