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
Writing about loneliness has been a struggle in the midst of the pandemic. Characterized by loneliness, isolation, anxiety, and fear, the COVID-19 pandemic is an exceptionally challenging time. At various points while navigating this loneliness project amid a particularly lonely time, we lamented the seeming futility of it all. A main goal of developing a Feminist Loneliness Studies in this introduction is to understand the ways that systems of oppression – white supremacy, settler colonialism, anti-queer bias, misogyny, neoliberal capitalism, and so on – create our lonely world. To date, there remains no comprehensive feminist analysis of the structural conditions that both produce and intensify experiences of loneliness. We aim to remedy this gap. That is, we seek to address what a Feminist Loneliness Studies can contribute to understanding the complexities of this complicated emotion. For example, what is the unique loneliness of the feminist killjoy who calls out, or calls in, existing forms of queerphobia, racism, and sexism? What does it mean to be a politicized person and how does that result in both alienation and isolation? What might the relationship be between white supremacy and loneliness? How is loneliness both individual and systemic, and what is the relationship between the two? What distinctive forms of loneliness are created by ableism, sanism, neoliberalism, capitalism, globalization, and the gig economy? Ought loneliness be avoided at all costs? What are the ethics of loneliness? In our introduction to this special issue, we unpack and theorize the potential perils and generative possibilities offered up by this profound emotion. Establishing a Feminist Loneliness Studies provides us with the space we need to begin addressing and comprehending loneliness.
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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 | 0,003 | 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 | 0,005 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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