Neurodivergence : les organisations inclusives limitées par l’omniprésence du modèle médical ? Les enseignements d’une Synthèse Interprétative Critique
Notice bibliographique
Résumé
L’inclusion des personnes neurodivergentes reste limitée dans les organisations et ce, même si des politiques ou dispositifs y sont déployés. Qu’est-ce qui explique alors la faible inclusion des personnes neurodivergentes en emploi ? Cet article propose de répondre à cette question en réalisant une synthèse interprétative critique (SIC) de la littérature. Les SIC reprennent les méthodes des revues systématiques mais tentent de surmonter leurs limites en partant d’une question large qui soit en mesure d’intégrer le « contexte » du questionnement choisi et, en se donnant pour objectif d’intégrer les résultats d’études et de disciplines potentiellement diverses dans un cadre unique et cohérent. La SIC a permis de proposer une compréhension de la dynamique qui limite l’inclusion des personnes neurodivergentes. Nos résultats font ainsi émerger l’argument synthèse selon lequel, même dans les organisations inclusives, les pratiques inclusives restent caractérisées par l’omniprésence du modèle médical qui s’articule autour de trois usages du diagnostic médical : le diagnostic catégorise les individus de manière stricte, sans prendre en compte la variabilité des symptômes, le rôle du contexte et les spécificités de la personne. Il est également considéré comme indispensable pour avoir accès aux adaptations organisationnelles. Enfin, le diagnostic médical continue de guider les processus d’inclusion développés par les organisations, en particulier en créant un amalgame entre symptômes et besoins. La discussion de la dynamique systémique qui existe entre ces trois usages du diagnostic médical permet d’envisager de nouvelles voies de développement des organisations inclusives et notamment en proposant d’ancrer les usages du diagnostic médical dans le modèle social du handicap.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».