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Enregistrement W7011820028

Neurodivergence, intersectionnalité et injustice épistémique : perspectives de personnes TDAH et autistes

2024· other· fr· W7011820028 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2024
Typeother
Languefr
DomaineMedicine
ThématiquePreterm Birth and Chorioamnionitis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCenters for Disease Control and PreventionPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésInjusticePoison controlIdentity (music)Perspective (graphical)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans ce mémoire, nous avons cherché à identifier les principales perspectives et critiques formulées par des personnes neurodivergentes, autistes ou « ayant » un trouble déficitaire de l’attention avec ou sans hyperactivité (TDAH) au sujet de la neuronormativité. Celle-ci se définit comme une série de règles, de préjugés et de pratiques normatives qui valorisent certains profils cognitifs dits neuro « typiques » en raison de leurs capacités ou de leurs choix d’adhérer aux normes cognitives et sensorielles, tout en stigmatisant celleux dont le profil cognitif « diverge » (Catala et Legault, s.d.). Pour ce faire, nous avons procédé à l’analyse de treize textes mettant en lumière les concepts d’intersectionnalité (Crenshaw), de stigmate (Goffman) et d’injustice épistémique (Fricker). Inspiré par le mouvement des personnes autistes, le concept de neurodiversité et le mouvement qui s’y rattache constituent, selon nos observations, une ressource herméneutique précieuse pour les neurominorités (Walker, 2021, p.28, notre traduction). Contrairement au modèle biomédical, qui tend à expliquer la stigmatisation des personnes TDAH et/ou autistes par nos/leurs déficits individuels, le concept de neurodiversité met l’accent sur l’exclusion en tant que phénomène socialement institué, au même titre que le racisme et le sexisme. En portant une attention particulière à l’imbrication du neurocapacitisme, du cis sexisme et du racisme, nous avons pu relever certaines tendances concernant les femmes, les personnes racisées et/ou queer neurodivergentes. Ielles sont généralement sous représentées dans les médias et les intérêts de recherches, ce qui contribue à limiter leur accès au diagnostic et aux ressources d’inclusion. En effet, les filles au Canada ont quatre fois moins de chance d’obtenir un diagnostic d’autisme (Public Health Agency of Canada, 2022) et deux fois moins de chance d’être diagnostiquées avec un TDAH que les garçons. Ceci explique à notre avis l’ambivalence des auteur·ices du corpus par rapport au diagnostic qui, bien qu’issu du modèle biomédical, représente l’occasion pour certain·es de mieux se comprendre ou d’obtenir des ressources (même si plusieurs d’entre elleux présentent leur neurodivergence en termes de différence plutôt que de déficit ou de trouble). Certaines problématiques récurrentes se détachent de leurs discours : le manque de ressources herméneutiques émancipatrices, les représentations négatives ou l’absence de représentations, les préjugés et leurs effets, le manque d’infrastructures et de ressources visant l’inclusion, la pression pour masquer. Nous nous sommes ainsi intéressée aux rôles du milieu de la recherche et de la pratique en travail social dans le maintien ou le démantèlement stratégique de la neuronormativité.
\n_____________________________________________________________________________ 
\nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : neurodiversité, intersectionnalité, justice épistémique, TDAH, Autisme, travail social, discrimination de genre, racisme, accès au diagnostic, masking, représentations sociales, neurodivergence, neuroqueer

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,382
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,226 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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