Notice bibliographique
Résumé
There has been a significant increase in the number of women DJs since the turn of the twenty-first century due to advances in technology resulting in increased access to cheap or free digital music and software, inexpensive and user-friendly hardware (such as controllers), and the networking and promotional opportunities afforded by the Internet. Moreover, emergent local, regional, national, and international initiatives to advance women in DJ culture are converging with established underground networks and actions, resulting in the increased visibility and influence of BIPOC and womxn DJs and producers, who continue to organize collective resistance to misogyny, sexism, racism, and heteronormativity within DJ cultureboth generally, and specific to Canada. This multi-dimensional studyconducted from the insider perspective of a professional DJexplores the ways in which Canadian women DJs positionality in DJ culture is impacted by the social construction of gender, race, and sexuality. Particular attention is paid to the effects of homosociality and heteronormativity on womens engagement with DJ technologies, and how we resist these forces by forming networks to establish our own physical and digital spaces in Canadian DJ culture. Although womens access to DJ culture and our representation within the culture in terms of media portrayal, diversity, and sheer numbers has improved, the underground and activist scenes propelling these institutional changes are increasingly vulnerable to commercial cooptation that threatens to dilute any revolutionary potential. This study analyzes how women have been excluded from the majority of academic and popular culture discourse on the history of DJ culture, and the importance of documenting our contributions in order to push for a reconfiguration of this history. The research design for this project consists of a mixed-methods approach incorporating qualitative and quantitative data generated from an online survey of 113 womxn DJs, personal interviews with thirty-five womxn DJs, and participant observation. This rich ethnographic data is explored in detail throughout this study.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,030 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,050 | 0,004 |
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 ».