Queer inclusion precludes (Black) queer disruption: media analysis of the Black lives matter Toronto sit-in during Toronto Pride 2016
Notice bibliographique
Résumé
During the 2016 Toronto Pride Parade, an annual leisure event which attracts thousands of spectators, the group designated by Pride Toronto as the ‘Honoured Group,’ Black Lives Matter Toronto (BLM-TO), held a sit-in to raise attention to what they termed anti-Black racism in both Pride Toronto and the Toronto Police Service. I employ a qualitative content analysis to examine reports in queer and mainstream media. I identify three thematic representations apparent in many reports: a narrative of terrorism, a discourse framing BLM-TO as an aggressor, and language identifying BLM-TO as an outsider to the queer community. The discussion section seeks to examine how media reports removed the action from the context of racism in which BLM-TO asserts the action occurred. I also examine how, through a disavowal of BLM-TO and the sit-in, a sense of Canadian and queer community was reasserted. I also suggest that BLM-TO’s sit-in disrupted the legitimacy of the discourse of Canadian multiculturalism. Finally, I argue that the paucity of reports on the action in queer media outlets suggests that issues of racism come to be relegated to the periphery through a larger process of centring Whiteness within the identity category of ‘queer.’
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».