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Enregistrement W2527617150 · doi:10.1080/02723638.2016.1239498

The whiteness of gay urban belonging: criminalizing LGBTQ youth of color in queer spaces of care

2016· article· en· W2527617150 sur OpenAlexafffund
Rae Rosenberg

Notice bibliographique

RevueUrban Geography · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLGBTQ Health, Identity, and Policy
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesYork University
Mots-clésQueerLesbianTransgenderGender studiesSociologyPeople of colorCriminologyRace (biology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chicago’s gay village of Boystown has long been linked with whiteness, and in the past decade, tensions have flared between neighborhood residents and queer and transgender (trans) youth of color, often homeless, who come to Boystown for the many services provided by its lesbian, gay, bisexual, transgender, and queer (LGBTQ) nonprofit organizations, or queer spaces of care. While scholars have attended to community policing in Boystown through the Take Back Boystown movement, the role of LGBTQ nonprofits has yet to be examined in their role of criminalizing queer and trans youth of color in the neighborhood. Through an autoethnographic approach, this paper explores how several nonprofit organizations in Boystown have adopted policing strategies toward the queer and trans youth of color they serve. I argue that community policing has infiltrated these organizations to further defend and maintain an exclusive gay urban space informed by whiteness, which marks and regulates young, Black masculinities and trans femininities as deviant, untrustworthy, and criminal. Racism diminishes the ability for queer spaces of care to fulfill their mandates of supporting queer and trans youth of color, rendering the neighborhood a space of surveillance and furthering a White gay urban belonging that alienates and criminalizes these youth.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil0,231

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0140,011
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,285 · 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'étudeQualitatif
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

Citations91
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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