Intersectionality and trauma analysis in bioarchaeology
Notice bibliographique
Résumé
Intersectionality, the theory named by Kimberlé Crenshaw, outlines how multiple elements of an individual's social identity overlap to create and preserve societal inequalities and discrimination. Recently bioarchaeology's engagement with intersectionality has become increasingly explicit, as the field recognizes the lived experience of multiple axes of an individual's identity. Evidence of trauma can remain observable in an individual's skeleton for years, making it an ideal subject of study for intersectional analyses in bioarchaeology. Using contrasting case studies of two individuals who died in hospitals and were unclaimed after death, we explore the theoretical and methodological application of intersectionality to investigations of accidental and interpersonal trauma. Differences in identities and structural inequalities affect bone quality and health outcomes. As we demonstrate, a broken bone is the intersecting result of biological, histomorphological, sociocultural, and behavioral factors. This approach allows for a better acknowledgement of the inherent complexity of past lives, elevating and amplifying previously silenced voices. In this way, intersectionality in bioarchaeology demands social justice.
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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 | 0,030 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,070 |
| Communication savante | 0,014 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| 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 ».