The representations of LGBTQ themes and individuals in non-fiction young adult literature
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Social justice themes permeate the social studies, history, civics, and current events curricula. The purpose of this paper is to examine how non-fiction trade books represented lesbian, gay, bisexual, transsexual, transgender, and queer (LGBTQ) individuals and issues. Design/methodology/approach Trade books published after 2000 and intended for middle grades (5-8) and high school (9-12) students were analyzed. Findings Findings included main characters’ demography, sexuality, and various ancillary elements, such as connection to LGBTQ community, interactions with non-LGBTQ individuals, the challenges and contested terrain that LGBTQ individuals must traverse, and a range of responses to these challenges. Publication date, intended audience, and subgenre of non-fiction – specifically, memoir, expository, and historical text – added nuance to findings. Viewed broadly, the books generally engaged in exceptionalism, a historical misrepresentation, of one singular character who was a gay or lesbian white American. Diverse sexualities, races, ethnicities, and contexts were largely absent. Complex resistance structures were frequent and detailed. Originality/value This research contributes to previous scholarship exploring LGBTQ-themed fiction for secondary students and close readings of secondary level non-fiction trade books.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».