« Je ne dirai pas quelque chose qu’on pourrait retenir contre moi » : une recension narrative pour comprendre la menace du stéréotype chez les personnes neurodivergentes
Bibliographic record
Abstract
Les personnes neurodivergentes font partie du groupe minorisé de personnes considérées en situation de handicap. Cela inclut toutes les personnes dont le cerveau fonctionne différemment de la moyenne établie comme les personnes autistes, douées, dyslexiques ou ayant un profil d’attention variable. Au Québec, la Loi sur l’accès à l’égalité en emploi prévoit des cibles quantitatives d’embauche pour contrer la discrimination systémique à l’égard de groupes minorisés comme les personnes neurodivergentes. Le plus récent rapport triennal sur l’accès à l’égalité en emploi soulève que les cibles sont loin d’être atteintes en éducation et en santé pour les personnes employées neurodivergentes (Commission des droits de la personne et de la jeunesse [CDPDJ], 2023). Alors que ces données pourraient suggérer des obstacles importants à l’embauche, ces cibles reposent sur une volonté d’autodéclaration d’appartenance à un ou plusieurs groupes minorisés. Une cible non atteinte pourrait donc aussi indiquer un faible taux de divulgation de neurodivergence influencé par la menace du stéréotype. À cet égard, nous avons effectué une recension narrative des écrits pour identifier 1 — les processus créant une situation de menace, 2 — les conséquences de l’activation de cette menace, et; 3 — les pistes d’intervention pour minimiser cette menace. Notre recension suggère que les personnes neurodivergentes vivraient différemment la menace du stéréotype : elles la vivraient davantage en amont. Cela serait dû à des croyances erronées au regard de cette différence entretenues notamment par des formations professionnelles incomplètes ou désuètes. Les interventions habituellement privilégiées pour minimiser l’effet de la menace du stéréotype ne seraient pas suffisantes. Il faudrait également agir en amont sur ces croyances erronées concernant la neurodivergence en ajustant les formations professionnelles, en créant des occasions d’échanges avec les personnes neurodivergentes et en agissant sur la neuronorme établie. Ce faisant, la menace du stéréotype vécue en amont pourrait être minimisée, favorisant une divulgation qui, à son tour, pourrait contribuer à mettre en place un soutien et un accompagnement pour améliorer le bien-être des personnes employées neurodivergentes en santé et en éducation. Mots-clés : neurodiversité, autisme, menace du stéréotype, préjugés, éducation, santé, emploi.
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 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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".