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Enregistrement W2623773805 · doi:10.1080/0966369x.2017.1335290

‘It definitely felt very white’: race, gender, and the performative politics of assembly at the Women’s March in Victoria, British Columbia

2017· article· en· W2623773805 sur OpenAlexaffabout
CindyAnn Rose-Redwood, Reuben Rose‐Redwood

Notice bibliographique

RevueGender Place & Culture · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCommunism, Protests, Social Movements
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSolidarityPerformative utterancePoliticsGender studiesSociologyWhite (mutation)DemocracyAllianceAgonismReciprocity (cultural anthropology)Collective actionPolitical scienceLawAestheticsSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article reflects upon the challenges of building solidarity across the racial divide in the struggle for women’s rights as displayed at the Women’s March on Washington and the ‘sister’ marches in cities across the United States and beyond. In particular, we highlight the concerns that women of color raised regarding the ‘whiteness’ of the marches and the lack of reciprocity that they often experience when participating in interracial coalitions with white ‘allies.’ Drawing upon Judith Butler’s recent work on the performative politics of assembly and Chantal Mouffe’s conception of radical democracy, we argue that concerted bodily action and the enactment of collective political subjectivities are contested processes in which ‘bodies-in-alliance’ may march together but do not necessarily act in conformity. It is therefore crucial to cultivate agonistic spaces within solidarity movements in which adversarial conflicts among ‘allies’ can emerge if such movements are to remain committed to radical democratic politics. We explore these issues further by discussing our own conflicting experiences at the rally to support the Women’s March in Victoria, British Columbia.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,229

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0480,017
Communication savante0,0090,002
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations50
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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