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Enregistrement W2943520176 · doi:10.15353/cjds.v8i2.499

Bodies of Knowledge: Politics of Archive, Disability, and Fandom

2019· article· en· W2943520176 sur OpenAlexaffvenue
Chelsea Fay Baumgartner

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Disability Studies · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHong Kong and Taiwan Politics
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan Campus
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrativeDisability studiesFandomSociologyIdeologyAbleismPoliticsMainstreamMedia studiesAestheticsGender studiesLiteratureLawPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The work of critical theory cannot stop when it leaves the classroom, but must encompass the lived experience of the everyday. This essay combines personal narrative, disability theory, and a discussion of archiving strategies to question the boundaries of disability, injury and impairment. Although fandom has an interesting and constructive relationship with disability, injury, and impairment, this paper does not focus on individual fan-works that feature these topics. This essay is instead an examination of the macro-structure of two different archives: TV Tropes and Archive of Our Own. TV Tropes is an informal encyclopedia of narrative devices that uses community engagement to read narratives in a critical yet accessible way. Employing the macro-structure organization of the database, users frame the linkage of pity and disability in an atypical manner that subverts mainstream ableist assertions. This shows us that the structure of the archive allows for opportunities to resist oppressive ideologies. Rather than subverting official archival methods, Archive of Our Own instead provides space for users to create intersectional spaces through personally generated tags. While these websites are examples of how diverse archival strategies can positively engage with disability narratives, the decision to separate the labels of disability and injury is indicative of tensions around the categorization of the body. Examining how the division can be broken in both theory and fandom creates new, productive models of activism.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,264
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,007
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,299 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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