MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2148903478 · doi:10.24908/ss.v11i1/2.4460

‘Abnormal’ Bodies on the Borders of Inclusion: Biopolitics and the Paradox of Disability Surveillance

2013· article· en· W2148903478 sur OpenAlexaboutno aff
Natasha Saltes

Notice bibliographique

RevueSurveillance & Society · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisability Rights and Representation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiopowerNormalityNormativeDisability studiesInclusion (mineral)Medical model of disabilitySociologyAbnormalityAbleismImmigrationSocial model of disabilityInclusion–exclusion principleGovernment (linguistics)Perspective (graphical)Disabled peopleEpistemologyGender studiesCriminologyPolitical sciencePsychologySocial psychologyLawPoliticsComputer sciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When conducted according to the biomedical definition of disability, ‘disability surveillance’ involves monitoring bodies against normative ontological standards, classifying ‘abnormality’ and problematizing ‘abnormal bodies’ as risky. While disability surveillance that operates within a biomedical perspective contributes to the exclusion of disabled people, the counting and classifying of disabled people is necessary to achieve the aims and objectives of the disability rights movement. In examining this paradox, this paper looks at the ways in which the Canadian government defines and measures disability and the implication of discriminatory immigration policies and ableist biometric technologies. A theoretical framework with which to situate and examine disability surveillance is proposed. Drawing from the work of Foucault on normality/abnormality and subsequent literature on biopolitics, this paper contextualizes the paradoxical implications of surveillance practices that target disabled people.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,144

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0140,137
Communication savante0,0120,013
Science ouverte0,0010,011
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations34
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSurveillance & SocietyMême sujetDisability Rights and RepresentationTravaux en français237 207