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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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,011 |
| Communication savante | 0,007 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,001 |
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 ».