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Enregistrement W3118727222 · doi:10.23860/jfs.2020.17.03

Towards Sickness: Developing a Critical Disability Archival Methodology

2020· article· en· W3118727222 sur OpenAlexaff
Gracen Brilmyer

Notice bibliographique

RevueJournal of Feminist Scholarship · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDigital and Traditional Archives Management
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisability studiesForegroundingDocumentationNarrativeSolidaritySociologyEmbodied cognitionAbleismRepresentation (politics)HistoryGender studiesPolitical scienceLawComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although archival records on disability—such as medical, institutional, and freak show records—can facilitate in telling one side of disability history, these records often omit the voices of disabled people. Considering the abundance of such documentation as well as how sick and disabled people may be difficult to locate in historical records, this article trains a critical lens on archival absences and partialities. By foregrounding the experiences of sick and disabled writers, activists, artists, and scholars alongside critical disability studies, this article conceptualizes “sickness” to develop a critical disability archival methodology. By illuminating the various ways in which sickness and disability can be unknowable and fluctuating, this article addresses the multiple, often illegible, layers of absences, subtleties, inaccuracies, and perspectives that are embodied in records, archives, and the lack thereof. A critical disability archival methodology underscores not only the multiple systems—social, institutional, colonial etc.—that have produced records about disabled people, but also the granular ways in which such values and absences are also created and embodied within archives and their processes. This methodology therefore provides a framework for both archivists and archival users to work in solidarity with sick and disabled communities in addressing archival representation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,796
Score d'incertitude au seuil0,452

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,247
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,098 · 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'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

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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