‘Mind Your Business and Leave My Rolls Alone’: A Case Study of Fat Black Women Runners’ Decolonial Resistance
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The Black female body has been vilified, surveilled, and viewed as ‘obese’ and irresponsible for centuries in Western societies. For just as long, some Black women have resisted their mischaracterizations. Instead they have embraced a ‘fat’ identity. But little research has demonstrated how Black fat women participate in sport. The purpose of this study is to show how Black fat women who run use social media to unapologetically celebrate Blackness and fatness. This research uses a case-study approach to illuminate a broader phenomenon of decolonial resistance through running. In addition to analysis of websites, blogs, and news articles devoted to Black women’s running, we discuss the (social) media content of two specific runners: Mirna Valerio and Latoya Shauntay Snell. We performed a critical discourse analysis on 14 media offerings from the two runners, including websites, Twitter pages, and blogs collected over a five-month period from September 2020–January 2021. The analysis examined how they represent themselves and their communities and how they comment on issues of anti-fat bias, neoliberal capitalism, ableist sexism, and white supremacy, some of the pillars of colonialism. Whereas running is often positioned as a weight-loss-focused and white-dominated colonial project, through their very presence and use of strategic communication to amplify their experiences and build community, these runners show how being a Black fat female athlete is an act of decolonial resistance. This study offers a unique sporting example of how fat women challenge obesity discourses and cultural invisibility and how Black athletes communicate anti-racist, decolonial principles.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 découle