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Enregistrement W2735680502 · doi:10.1080/0966369x.2017.1339673

(Re)producing feminine bodies: emergent spaces through contestation in the Women’s March on Washington

2017· article· en· W2735680502 sur OpenAlexaffabout
Sydney Boothroyd, Rachelle Bowen, Alicia Cattermole, Kenda Chang-Swanson, Hanna Daltrop, Sasha Dwyer, A. D. G. Gunn, Brydon Kramer, Delaney M. McCartan, Jasmine Nagra, Shereen Samimi, Qwisun Yoon-Potkins

Notice bibliographique

RevueGender Place & Culture · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Feminism, and Media
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesU.S. Bureau of Land Management
Mots-clésFemininityHegemonyGender studiesPoliticsSociologyIndigenousSpace (punctuation)Political scienceLawPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Women’s March on Washington was an event organized to protest the erosion of women’s rights, and created a space where women in the United States (and beyond) could publicly voice their concerns. Yet the organization and effects of events surrounding the March seemed to be invoking conventional understandings of what counts as femininity. We conceptualized this tension as a practice associated with Foucault’s ideas about the politics of purification. We look at the construction of pure bodies to the detriment of unpure ones in three contested sites of the March: the erasure of Indigenous women and women of colour within the Women’s March on Washington-Vancouver organizing group, the use of the PussyHat to symbolize unity of all women, and the reclamation of the nasty woman meme. From our critical reflection on these productive processes, we suggest that new spaces have emerged as an effect of these acts that possess the potential to produce alternative notions of femininity that can challenge conventional, hegemonic ones.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0200,042
Communication savante0,0130,005
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations28
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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