Notice bibliographique
Résumé
This paper is both a theoretical and creative exploration using fan ficion. Monsters have drawn my interest because they are often metaphors for marginalized folks. Through histories of marginalized experiences represented as monsters and villains, I claim the monster as my own. In more recent iterations of the monster, I have observed this pull towards the normate looking at the show Teen Wolf in comparison to the 1984 movie by the same name. The monster becomes the protagonist, but in doing so, ends up becoming predominantly white, heterosexual, cisgender, abled, thin, and conventionally attractive. Furthermore, the representations of the monster consist of bodies that draw closer to the normate, but are exemplary of the norms of desirability. In short, they find the hottest models to play as monsters. The monster is no longer the marginalized subject, but becomes an expected, unattainable norm of desirability like Audre Lorde’s “mythical norm”. In response to this mythical norm, I have rewritten the scripts as fans sometimes do. In Teen Wolf, the protagonist, Scott McCall becomes abled upon becoming a werewolf. What if he stayed disabled and wasn’t drawn closer to the normate? What if instead, he stayed a disabled nerd and ended up in a relationship with his best friend, Stiles, another disabled nerd? This little slice of life explores a little about what it’s like to be disabled, queer, racialized, and a monster that’s a little more representative of what it’s like to be marginalized.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».