Genealogy of Refusal
Notice bibliographique
Résumé
Why can’t librarians “Just Say No”? To answer this question, we look at workplace refusal through the fine arts, literature, and popular culture to construct a genealogy of workplace refusal. In it, we also begin to trace a lineage of crisis narrative critique alongside the library profession’s inheritance of vocational awe. We explore the librarian’s role and voice through the lens of both popular culture and academic publications. In our companion multimedia, hypertextual Scalar project also titled A Genealogy of Refusal: Walking Away from Crisis and Scarcity Narratives, we contextualize strategies of refusal in libraries through critical response to and annotations of film clips and illustrations. We examine gender differences in portrayals of workplace refusal. We laugh when in Parks and Recreation a stereotypical librarian ignores a stripper but warns noisy patrons: “Shh—This is a library!” We are horrified when aspiring librarians in Morgenstern’s Starless Sea, hands tied behind their backs, have their tongues torn from their mouths. Elinguation as a job prerequisite? No, thanks. The implications of saying “No” are many. We explicate ways librarians are made vulnerable by crisis narratives and constructed scarcity. We advocate for asset framing and developing fluencies in hearing and saying “No.” Looking forward, how long will it take librarians to reclaim “Yes” in a way that works for us?
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 | 0,009 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,041 |
| Communication savante | 0,010 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».