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Enregistrement W2794912548

Surgical shape-shifting: transgender embodiments in Nina Arsenault's The Silicone Diaries

2016· dissertation· en· W2794912548 sur OpenAlexfundaboutno aff
Zaren Healey White

Notice bibliographique

RevueMemorial University Research Repository (Memorial University) · 2016
Typedissertation
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDiversity and Impact of Dance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Federation of University Women
Mots-clésFemininityTransgenderReading (process)Gender studiesBeautyArtIdentity (music)ManifestoAestheticsTransition (genetics)Representation (politics)PsychologySociologyVisual artsPhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

My project examines transgender embodiment through a case study of the life writing of Canadian transgender writer and performance artist Nina Arsenault. I focus on two texts, primarily, her one-woman autobiographical play The Silicone Diaries, as well as her “Manifesto of Living Self-portraiture (Identity, Transformation, and Performance),” both published in 2012. Reading Arsenault’s life writing through transgender studies and somatechnics discourses, I investigate the notion of transgender embodiment as a quest and a process of becoming. \nI first explore Arsenault’s play through close reading sections of the text to analyze how she situates her experience of gender transition as a relentless pursuit of beauty and femininity. Secondly, I examine the diary entries to understand how Arsenault portrays her own changing embodiment in relation to her extensive use of plastic surgery to shape an idealized, hyperreal femininity, and how she enacts gendered embodiment through different forms of performance, including suffering. Arsenault’s artistic work reveals her gender transition to be a state of ongoing transformation rather than a straightforward path from one gender to another.

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)0,002
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil0,232

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0230,018
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,268 · 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
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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