Trans* inclusivity in fashion retail: Disrupting the gender binary with queer perspectives
Notice bibliographique
Résumé
This study is about gender-inclusive fashion retail, with a focus on trans* inclusivity. It is based on primary and secondary research of trans* issues in fashion. This research resulted in an inclusive pop-up shop that eliminated the reinforcement of the gender binary present in conventional fashion retail. Primary research consisted of semi-structured shop-and-talk interviews with end users and industry experts. All end-user interviews were conducted in Toronto in a minimum of two different fashion retail stores, such as one department store and one gendered store. The expert interviews were conducted in a context that matched the individual, such a designer’s home studio. Secondary research used a blended framework of queer, intersectional and post-capitalist theories to analyse trans* discrimination, unisex fashion and transness in popular culture. Key themes derived from these areas were cultural variance of gender expression, lack of accurate trans* representation and superficial queer initiatives. Fashion is based on the socially constructed gender binary, which excludes trans* people and cisgender (cis) people who are gender non-conforming in dress. The heteronormative and cis-normative beauty standards of fashion shame those who do not follow them. The current trans* representation in fashion is minimal and problematic. Real trans* people and narratives are not broadcasted by mainstream media; however, tokenized trans* celebrities and cis people acting as trans* mouthpieces are. This research questions how services and environments of fashion retail can be redesigned to be gender inclusive, by normalizing disruptive gender expression and increasing trans* visibility. This research is important because of the empowerment, validation and safety that queer and trans* people deserve when in public spaces.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».