Playing Autistic: A Critical Examination of Autistic Characters On-Screen from Hollywood to Hallyuwood
Notice bibliographique
Résumé
Able-bodied and neurotypical actors are accustomed to receiving nominations for or winning a People's Choice Award, a Primetime Emmy Award, a Golden Globe Award, or an Academy Award due to their on-screen performances as autistic, neurodivergent, or disabled characters (Johnson, 2012).This research explores the critique of able-bodied and neurotypical actors who play autistic female and male coded youth and adult characters in a Hollywood film, medical genre, and a K-Drama.I examine key scenes from Sia's Music (2021) in comparison to key scenes from eight episodes of ABC's The Good Doctor (2017-2024) and ASTORY's Extraordinary Attorney Woo (2022).I employ the interdisciplinary approaches of Critical Autism Studies, Discourse Analysis, Disability Media Studies, reception theory, screen studies, and qualitative content analysis to better understand the construction and reception of autistic characters across media forms and audiences in various cultural contexts.Ableist and neurotypical discourses were identified encompassing themes such as feigning autism, neurotypical splaining, and K-Drama autism.Counter-discourses which celebrated anti-ableism and identity-first terminology also surfaced; such discourses included themes of autistic acceptance and pride, as well as the defiance of autistic archetypes.This research contributes to the emerging interdisciplinary field of Critical Autism Studies, exploring a gendered and cross medium comparison of autistic characters between Hollywood and Hallyuwood media texts.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,018 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| 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; 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 ».