Affective intensities and autistic misfitting: on surviving violence at school
Notice bibliographique
Résumé
This paper analyses 19 autistic individuals’ stories of school experiences in Canada drawn from the Re•Storying Autism project, which aims to challenge dominant deficit logics of autism and re-story ways of becoming and belonging in schools. In our analysis, we were struck by ubiquitous stories of relentless, dehumanizing violence and by occasional moments of belonging and care. Through the feminist materialist ontology and metaphor of (mis)fitting and feminist affect theory, we engage discursive, material, and affective dimensions of autistic school experiences of violence and belonging to challenge harmful deficit logics circulating therein and open avenues for understanding affects/effects alongside pathways for transformation. We argue that misfitting and violence in schools materializes through assemblages produced, in part, via a constellation of affects – fear, hatred, discomfort – accompanying ableist developmentalist legacies still structuring formal education systems. Our approach intervenes into feminist neomaterialist and critical autism studies, which have yet to grapple with autism and school violence. Based on this analysis combined with stories of relational and creative responses to misfitting, we consider opportunities for transgression and advocacy that can expand possibilities for affirming (neuro)diverse becomings and for remaking school practices and spaces in more relational, contextual, and ethical ways.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,030 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».