Experiences of Peer Interaction Amongst Autistic LGBTQ+ Youth in Secondary Schools
Notice bibliographique
Résumé
This article highlights the importance of supporting the LGBTQ+ autistic community in the secondary school environment. While there is general agreement that schools need to be safe spaces, there is a dearth of literature understanding how schools can be safe spaces for individuals identifying as autistic and LGBTQ+. Using qualitative data from videoconference (Zoom) interviews with six LGBTQ+ autistic youth in Ontario secondary institutions, this study examined how interactions with peers shape identity, mental health, well-being, and social belonging. Informed by intersectionality theory and by critical perspectives on neurodiversity, this study found that LGBTQ+ autistic youth faced discrimination through microaggressions, peer victimization, and stereotyping, which led to feelings of low levels of safety in their school environments. Participants also had positive, affirming experiences relating to peers who would advocate and recognize LGBTQ+ and autistic identities. Participants spoke about supporting other peers who experienced similar challenges. This research has implications for social work practice, as it points to the importance of developing mentorship opportunities, implementing anti-discriminatory training and policies, respecting self-identification, and engaging in self-reflection to foster increased well-being and safety for LGBTQ+ autistic youth in school settings.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».