MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4410923110 · doi:10.1177/27546330251348083

Unknowing in Practice: The Promise of Discomfort, Failure and Uncertainty in Neurodiversity Studies

2025· article· en· W4410923110 sur OpenAlexaff
David Jackson‐Perry

Notice bibliographique

RevueNeurodiversity · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroethics, Human Enhancement, Biomedical Innovations
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyEpistemologyCognitive sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

I started studying autism a decade ago as a neurotypical, non-disabled graduate student with a clear idea of what autism is. Since then, pretty much everything I thought I knew about autism, and indeed myself, has largely unravelled. A sense of lacking legitimacy in researching autism as a non-autistic academic – particularly within Critical Autism Studies with its commitment to experiential knowledge – further made for a research journey exemplified by a near-paralysing sense of discomfort, failure and uncertainty. Initially experiencing these sensations as barriers to working in the field, I gradually came to see them as productive and necessary elements of ‘unknowing’, a potential methodological and ethical approach to autism and Neurodiversity Studies. Here, I describe how I came to this way of thinking before briefly sketching out a tentative notion of what unknowing might be and do. While a few scholars have pointed to the ethical and methodological interest of forms of unknowing, none to my knowledge has suggested in simple, concrete terms some ways it might be operationalised in research. For this article, I therefore lean largely on personal experience and focus more on practice than on theory.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,101
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,097
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,536

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1010,097
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0130,188
Communication savante0,0300,052
Science ouverte0,0040,027
Intégrité de la recherche0,0090,015
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,297 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNeurodiversityMême sujetNeuroethics, Human Enhancement, Biomedical InnovationsTravaux en français237 207