Repurposing the (Super)Crip: Media Representations of Disability at the Rio 2016 Paralympic Games
Notice bibliographique
Résumé
Mega-events attract ever larger media audiences, and the 2016 Rio Paralympics were no exception. As audiences grow, media coverage extends to ever more varied domains, which are themselves then colonised by an increasing range of discourses. One of main discourses to develop since the early 2000s has been that of the so-called supercrip, one which challenges the notion of “impairment” often connected with disability by foregrounding the para-athletes’ triumph over adversity, celebrating instead their courage, grit, and perseverance leading to athletic success and personal and increasingly national prestige. In this article, we analyse the continuing importance of the supercrip discourse in coverage of the Rio Paralympics but also move on to highlight its tactical alignment with other—both competing and complementary—discourses of nationalism, sexualisation, militarisation, and celebritisation. We analyse textual and visual manifestations of these discourses using both critical discourse analysis and Foucauldian discourse analysis. We conclude by paying particular attention to the increasing visibility of discourses which, while acknowledging the potentially positive role of the supercrip discourse in focussing on athletic success, repurpose that discourse by foregrounding instead the day-to-day experiences of belittling misrepresentation and neglect, including political neglect.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,010 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».