Notice bibliographique
Résumé
It has been suggested that LIS literature discussing neurodivergence uses undesirable models of disability and undesirable language despite growing advocacy for alternatives. We examine the models and language used in 44 works on neurodivergence and academic libraries and find that 95% of those works use undesirable language like patronising, person-first, and medicalised/deficit-focused language. The medical model is never explicitly used, but numerous works with no explicit model use medicalised/deficit-focused language. Although no works use explicitly ableist language, undesirable language is present even in works using the social model of disability. Recommendations for future research and practice are provided. Plus à découvrir : L'utilisation répandue des modèles et langages indésirables en recherche sur la neurodivergence dans les bibliothèques universitaires RésuméIl a été suggéré que la littérature BSI portant sur la neurodivergence utilise des modèles d'handicap indésirables et du langage indésirable malgré la montée des revendications pour l'utilisation d'alternatives. Nous avons examiné les modèles et le langage utilisé dans 44 études sur la neurodivergence et les bibliothèques universitaires et avons trouvé que 95% de ces études utilisent un langage indésirable, par exemple du langage condescendant, centré sur la personne et médicalisé/axé sur le manque. Bien qu'aucune étude n'utilise du langage capacististe explicitement, du langage indésirable est présent même dans les études qui utilisent le modèle social des handicaps. Des recommandations pour de futurs projets de recherche et des pratiques sont données. Mots-clésBibliothèques universitaires; Handicap; Neurodivergence; Capacitisme; Milieu universitaire
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,700 | 0,457 |
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 ».