La pratique émergente de l’autodiagnostic de l’autisme : constitution de récits de soi chez des individus autodiagnostiqués au Québec
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire se penche sur les expériences d’adultes au Québec s’identifiant comme autistes sans avoir reçu le diagnostic par un.e professionnel.le considéré.e comme qualifié.e, une pratique généralement connue sous le terme d’autodiagnostic. Cette recherche s’intéresse spécifiquement aux récits de soi que ces individus développent dans le but de se faire émerger en tant que sujets autistes malgré les particularités du statut non-confirmé de l’autodiagnostic. L’appareillage théorique s’inspire des théories de la subjectivation, spécifiquement les concepts de récit de soi (Butler 2009), de parrhèsia (Foucault 1984) et de reconnaissance (Butler, 2009). Une démarche de théorisation ancrée, soutenue par des entretiens de type récit de vie avec dix participant.es (Bertaux 2016; Glaser et Strauss 2017), a été employée pour la collecte et l’analyse des données. Les résultats qui ont émergé se présentent en deux parties. La première partie de l’analyse décrit en détails les éléments qui ressortent du récit de soi. Elle révèle les pratiques quotidiennes qui sont réalisées pour réinterpréter certains éléments du passé comme du présent. Elle soulève également la spécificité de la pratique de l’autodiagnostic vis-à-vis des doutes, des difficultés qui ne sont pas prises en charge, ainsi que la possibilité potentielle de poursuivre une démarche de diagnostic. Les thématiques ayant émergé de la seconde partie sont la recherche de pairs neurodivergents dans l’acte de divulgation, dans le but de produire des espaces positifs et décomplexés, de même que les situations où la reconnaissance fait défaut et cause des situations fondamentalement éprouvantes. Ce mémoire montre que ces divers évènements au sein du récit de soi font état de la difficulté de la double injonction qui lui incombe : d’une part, dire sa vérité interne en se connaissant et en étant authentique; de l’autre, maitriser suffisamment une rhétorique de l’autisme afin de pouvoir se sentir légitime dans sa mobilisation de cette étiquette. Ce mémoire contribue à enrichir les connaissances sur la pratique émergente de l’autodiagnostic, particulièrement dans le contexte de l’autisme.
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 | 0.005 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| 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".