Inclusion Must Be Global, Decolonized, Culturally and Linguistically Diverse, and Anti‐Normative
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT In this concluding commentary for our special issue, Neurodiversity‐Affirming Intersectional Approaches that Target Public Policy: Moving the Focus from Changing Individuals to Changing Systems of Power , we seek to ameliorate the pervasive omission of nonspeaking Autistic people and those outside the Global North from research, services, and policy. In our special issue, we tried to nurture the often‐neglected intersectional roots of the neurodiversity movement by amplifying perspectives of multiply marginalized Neurodivergent people. However, nonspeaking people remain underrepresented in our special issue. Therefore, we assembled people with diverse connections to the autism constellation, including nonspeaking and minimally speaking people and people from the Global South, to write this concluding piece. Together, we generated neurodiversity‐affirming policies and organized them according to these themes arising from articles in our special issue: justice, representation, and systems change. To foster justice, we call for full access to individualized, holistic communication supports, cross‐disability alliances, and decolonial approaches. To improve representation, we recommend melding Universal Design, Open Scholarship, and indigenous frameworks to support Neurodivergent representation in all aspects of research and advocacy, particularly leadership. To promote systems change, we call for accessible multimodal resources and valid assessments. Across all themes we stress tech equity, transparency, and community oversight. Accessible and detailed summaries of our policy recommendations that administrators, editors, clinicians, educators, researchers, and advocates can adopt now to make inclusion the default are provided in tables (please share widely). For the most marginalized, inclusion will not come from incremental adjustments but from radical solutions and systemic overhauls.
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 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 | 0,046 | 0,123 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,054 |
| Communication savante | 0,030 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,033 | 0,045 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».