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Enregistrement W3088066380 · doi:10.15353/jirr.v3.1624

The Impact of Fast Fashion on Women

2020· article· en· W3088066380 sur OpenAlexaffvenue
Andrea Chang

Notice bibliographique

RevueJournal of integrative research & reflection · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueFashion and Cultural Textiles
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFeminization (sociology)Fashion industryFast fashionClothing industryPrivilege (computing)ClothingBusinessFashion designPosition (finance)MarketingSociologyPolitical scienceGender studiesLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The constructed gender roles and stereotypes of women position them to be uniquely impacted by the fast fashion industry because of the feminization of the fashion industry as a whole. They are disproportionately employed in the sweatshops of the garment industry, and also are mainly targeted as the consumers of fast fashion. However, because of the different levels of privilege that consumers and garment workers hold, although they are both affected by the fast fashion industry more so than their male counterparts, gender plays two different roles in these two different situations. Ultimately, many modern fast fashion critiques take a neoliberal stance in putting the responsibility on these young fast fashion consuming women to stop the fast fashion industry. However, alternate literature suggests that other actors have immense responsibility that is often overlooked. Thus, although these relatively privileged young women do have some responsibility in the horrors of the fast fashion industry, the feminization of responsibility for the practices of the industry are unfair. When a highly feminized industry like the fast fashion one becomes problematic, the responsibility for positive change is also placed upon females. The switch to ethical and sustainable fashion as the primary, and only, type of clothing to purchase is imperative. However, this switch should not only be the consumers’ burden, but rather that of the fashion industry as a whole.

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)0,003
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,011
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0000,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,143
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,275 · 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'étudeQualitatif
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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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