Notice bibliographique
Résumé
In this article I examine one of the thorniest aspects of the relationship between feminism and postmodernism, in order to see what a discursive analytic approach can contribute to this important debate. The problem I refer to concerns the threat that the postmodern turn-despite its benefits-is said to pose for a politically committed feminism. I begin with a brief recapping of the postmodernist challenge to the tenets of social science. I then advance a two-part argument promoting discourse analysis for feminist scholars who seek to benefit from postmodernism's respect for difference and inclusivity, yet refuse to give up a critical perspective. The first part of the argument deals with the charge that the postmodern turn disables critical inquiry; the second with the related debate over the need for `generalizing' or `totalizing' concepts (e.g. the concept `women') in the service of a feminist politics. I argue that postmodernist scholars' wide-spread tendency to discuss language outside its context of use has hobbled their ability to respond to this serious challenge, and I suggest that a closer look at routine talk can help feminists reframe these debates about politicality in helpful ways.
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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 | 0,109 | 0,141 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,076 |
| Communication savante | 0,021 | 0,036 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,004 |
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 ».