Notice bibliographique
Résumé
The number of people diagnosed with autism has been on the rise since the 1990s (CDC Press Release, 2020; Taylor et al., 2012; Roux et al., 2013) and roughly half of them are unemployed which results in financial cost for communities and psychological hardship for themselves (Cimera & Cowan, 2009; Howlin et al., 2005). In this conceptual chapter, I focus on the employment barriers faced by a particular type of individuals on the autism spectrum disorders (ASD), namely, individuals with mild autism (previously referred to as Asperger’s syndrome). In particular, I examine the related personal, institutional, and social barriers existing in the job market, and elucidate, how these barriers are created and perpetuated to establish an uneven playing field for ASD-affected jobseekers relative to their neurotypical counterparts. In doing so, I draw on social identity theory (SIT; Tajfel & Turner, 1986) and Goffman’s (1963) concept of social stigma to propose a model that explains how stereotypes and stigma contribute to hiring discrimination against individuals with mild autism. Lastly, I offer recommendations on how organizations can address this problem by putting interventions in place to reintegrate overlooked minorities of this sort back into the workforce.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,004 |
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 ».