Considering Autistic Women and Girls in Public Policy: A Review of British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Despite growing evidence that sex and gender shape how autism is experienced, diagnosed, and supported, autistic women and girls remain critically overlooked in British Columbia’s autism policies. This gap contrasts with Canada’s equity commitments and raises urgent questions about the inclusivity of current policy frameworks. This capstone examines how government-produced materials referring to autism policies, supports, and services in British Columbia from 2014 to 2024 consider autistic women and girls. It offers the first comprehensive assessment of British Columbia’s autism policies through a gendered lens. Guided by Gender-Based Analysis Plus (GBA+) and the Intersectionality-Based Policy Analysis (IBPA) framework, this research examines how policies recognize identity, incorporate inclusive data practices, and meaningfully engage with diverse stakeholders. Through a scoping review methodology guided by JBI and PRISMA-ScR standards, 60 government-produced materials were analyzed. Only 13 sources referenced sex or gender, typically through prevalence statistics. One-third mentioned other identity factors, most commonly Indigeneity. However,inclusive data practices and diverse stakeholder engagement were limited overall. This capstone concludes with 12 Calls to Action, highlighting three overall priorities: (1) improve disaggregated data and stakeholder engagement, (2) implement a provincial autism strategy and/or legislation, and (3) update the National Autism Strategy to include gender-based considerations. Adopting these measures would align British Columbia’s autism policy with federal equity commitments and international best practices, ensuring autistic women and girls are recognized and addressed.
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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 | 0,021 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,035 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».