MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4214869825 · doi:10.25071/2564-2855.4

He, (s)he/she, and they

2021· article· en· W4214869825 sur OpenAlexaffvenue
B O'Neill

Notice bibliographique

RevueWorking papers in Applied Linguistics and Linguistics at York · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Studies in Language
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdeologyGender studiesSociologyIdentity (music)HarmDiversity (politics)PerformativityAestheticsSocial psychologyPolitical sciencePoliticsPsychologyLawPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gender-focussed language reform movements are underpinned by not only gender but also language ideologies. This study explores the relationship between these ideologies across anti-sexist and anti-cis-sexist reform movements. The movements target differing outcomes and align with differing ideologies, but I argue that they share an underlying goal and underlying ideological tenets. While anti-sexist reform seeks to improve the status and render legible the experiences of a subordinate but legible identity, namely women, anti-cis-sexist reform aims to unsettle cis-sexist assumptions of gender and render greater gender diversity legible. In targeting these goals, anti-sexist reformers cluster around forms of linguistic relativity, while anti-cis-sexist reformers focus on linguistic performativity. Both ideological stances, however, share underlying conceptualizations of language as limiting and as acting in the world, while both goals share an underlying commitment to harm avoidance. This paper highlights the role of language ideologies, in addition to gender ideologies, in gender-focussed language reform.

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)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,255 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWorking papers in Applied Linguistics and Linguistics at YorkMême sujetGender Studies in LanguageTravaux en français237 207