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Enregistrement W4200331597 · doi:10.33137/cjalrcbu.v7.36442

Genealogy of Refusal

2021· article· en· W4200331597 sur OpenAlexafffundvenue
Natalie Meyers, Anna Michelle Martinez-Montavon, Mikala Narlock, Kim Stathers

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Academic Librarianship · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePublic Relations and Crisis Communication
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of Northern British ColumbiaUniversity of Notre DameUniversity of British ColumbiaUniversity of Wisconsin-Milwaukee
Mots-clésNarrativeMedia studiesFraming (construction)ScarcitySociologyHistoryLiteratureArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,883
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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