Roundtable Review: Guilty Pleasures
Notice bibliographique
Résumé
This roundtable review of Arielle Zibrak's book Guilty Pleasures inaugurates what we hope to be a more dynamic, interactive format of exchange that works in tandem with traditional book reviews. In a (still not quite post–) COVID-19 pandemic world, new forms of cultural discourse have emerged, breaking down long-held, albeit already fluid, boundaries between public and private spaces; collective and individual identities; conventional and newly minted modes of interaction, communication, and scholarship. Guilty Pleasures brilliantly thematizes and embodies the need to revise the rigid boundaries of scholarly conversation. Hailing from the author's reflection on her own culture of reading femme fictions as a rite of passage into a world of “guilty pleasures”—such as romance novels, romantic comedies, and popular, female-centered television shows—Guilty Pleasures deftly weaves the nineteenth century with gender studies, cultural critique, and affect theory. With a candid, conversational style, the book bridges academic and popular writing in a way that engages the reader to do the same, broaching such important questions as the nature of pleasure, the experience of guilt, and structures of love, sex, and gender.In what follows, Sarah Danielle Allison (Loyola University), Rita Dashwood (Edge Hill University), and Melissa Gniadek (University of Toronto) join author Arielle Zibrak (University of Wyoming) in an incisive discussion of Guilty Pleasures.
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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 | 0,011 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,014 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,053 | 0,031 |
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 ».