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Enregistrement W3088624986 · doi:10.1111/spc3.12568

Under lying conditions of gender‐based violence—Decolonial feminism meets epistemic ignorance: Critical transnational conversations

2020· article· en· W3088624986 sur OpenAlexaboutno aff
Puleng Segalo, Michelle Fine

Notice bibliographique

RevueSocial and Personality Psychology Compass · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Security, and Conflict
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScholarshipFeminismGender studiesSociologyIntersectionalityDignitySilenceConversationPolitical scienceAestheticsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article engages a doubled conversation, between South Africa and the United States, about gender‐based violence and the curious epistemic silence, even in critical psychology, about gendered and racialized violence as a deep sedimentary, transnational and transhistoric, layer of (in)human(e) existence. In this article, we lift up the long history of underlying conditions of state‐sponsored and socially enacted violence, and we also problematize how social science scholarship has been designed, underlying conditions, such that anti‐Black violence and gender‐based violence are routinely (mis)represented as if idiosyncratic ruptures—microaggressions or battered women—in an otherwise smooth social fabric. Through the lens of decolonial feminism, we examine how the COVID‐19 crisis makes public the gendering of violence, especially against Black women, as if it were a spike, obscuring how pervasive and enduring it is—a constant moan in South Africa, India, the United States, among native women in Canada, and other places around the globe. We end by calling for critical scholarship that peels back the symptom of gender‐based violence, recognizes the history and ongoing structural enactment of racialized and gendered violence, and excavates the bold and relentless heartbeat of resistance narrated in quiet and loud demands for dignity, liberation, and desire.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,677
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,166
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,261 · 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'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

Citations0
Publié2020
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Résumé présentoui

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