L’expérience de la stigmatisation du point de vue des personnes présentant une déficience intellectuelle ou un trouble de l’autisme : comprendre la présence ou non de l’auto-stigmatisation
Bibliographic record
Abstract
La plupart des personnes présentant une déficience intellectuelle ou un trouble du spectre de l’autisme sont conscientes de la stigmatisation et peuvent décrire l’expérience d’être traitée différemment ou négativement (Ali, Hassiotis, Strydom, & King, 2012; Mogensen & Mason, 2015). Toutefois, l’auto-stigmatisation peut se produire ou non dépendamment des paramètres de la situation (Corrigan & Watson, 2002). Les recherches antérieures ont surtout examiné les stratégies pour préserver le soi face à la stigmatisation, mais on connait peu les mécanismes sous-jacents à l’auto-stigmatisation. Des entrevues semi-structurées ont été menées auprès de 14 adultes et les résultats indiquent que l’auto-stigmatisation se produit ou non en fonction de la place accordée aux autres dans la détermination de sa propre valeur, ce qui oriente le mode d’insertion sociale.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".