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Enregistrement W2991762014 · doi:10.1086/705783

People as Affordances

2019· article· en· W2991762014 sur OpenAlexaffabout
Arseli Dokumacı

Notice bibliographique

RevueCurrent Anthropology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisability Rights and Representation
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAffordanceComplementarity (molecular biology)EthnographySocialityPsychologySociologySocial psychologyCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article builds on the critical disability theory of affordances that I have been developing through ethnographic inquiries and the notion of “microactivist affordances,” by which I mean micro and everyday acts of world building with which disabled people literally make up, and at the same time make up for, whatever affordance fails to readily materialize in their environments. Drawing from fieldwork in Turkey and Quebec with people who have chronic pain and mobility-related disabilities, I explore how microactivist affordances emerge, not through the complementarity of a single perceiver and the world but through the complementarity of multiple perceivers and the world, within the particular material conditions of living with disability. Taking into account the sociality of my interlocutors’ microactivist affordances and their, after Ginsburg and Rapp, “disability worlds,” I propose the notion of “people as affordances” as a way to describe how people can enable the emergence of, or directly become, affordances for one another, especially where no other affordances exist. I then explore the various forms that “people as affordances” may take and that allow people to create access by their own means, and the socialities within which that access creation may—or may fail to—materialize. Finally, I suggest that “people as affordances” can provide new ways of understanding care that I, after Mia Mingus’s work, conceptualize as “care intimacy.”

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0050,045
Communication savante0,0060,013
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,388 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations80
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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