Not your unicorn: trans dating app users’ negotiations of personal safety and sexual health
Notice bibliographique
Résumé
This article reflects on 14 Australian trans dating app users’ accounts of feeling safer (and less safe) when using apps, as well as their experiences of sexual healthcare. We explore both app use and healthcare in the context of the interdisciplinary field of ‘digital intimacies’, considering the ways that digital technologies and cultures of technological use both shape and are shaped by broader professional and cultural norms relating to sexuality and gender. Drawing on Preciado’s [(2013). Testo junkie: Sex, drugs and biopolitics in the pharmacopornographic era. The Feminist Press] framework of ‘pharmacopornographisation’, the analysis aims to contextualise participants’ experiences of being ‘seen’ and ‘known’ by health professionals and other app users. Our findings indicate that both dating apps and sexual health services rely on reductive systems of sorting and categorisation that reinforce binary understandings of genders and sexualities in order to facilitate data management and information sharing practices. Yet these same sorting and filtering technologies can also help trans app users avoid harassment, form intimate connections and seek appropriate healthcare.
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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 | 0,010 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».