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Enregistrement W2990765867 · doi:10.22215/etd/2019-13534

Cosplaying with Gender: Freedoms and Limitations to Gender Exploration at Canadian Anime Conventions

2019· dissertation· en· W2990765867 sur OpenAlexaffabout
Victoria Lemmons

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAsian Culture and Media Studies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnimeHarassmentAutoethnographyGender studiesIndonesianQueerConventionFemininitySociologyPolitical scienceSocial psychologyPsychologySocial scienceLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis investigates the gendered dimensions of cosplay and cross-play at Canadian anime conventions. How do cosplayers use cross-play to explore gender identities at anime conventions? What limitations hinder cosplayers from feeling free to explore their identities at these events? Why do cis women and non-binary people assigned female at birth (AFAB) participate in cross-play? I use in-depth interviews with cosplayers, autoethnography, and textual analyses of convention anti-harassment policies to explore these questions. Cross-play at Canadian anime conventions is beneficial to queer, trans, and non-binary attendees as they are able to explore their gender presentations in unique ways. Yet, there are limitations to this freedom, particularly for cis women and non-binary AFAB cosplayers who experience negativity surrounding femininity and heightened sexual harassment. These findings broaden understandings of gender and anime fan practices and encourage convention organizers to update policies on harassment.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,930
Score d'incertitude au seuil0,963

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,220 · 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.

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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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