Bodybuilders as cyborgs: considering the actor-network-theory parallels
Notice bibliographique
Résumé
As a registered female athlete with the Ontario Physiques Association (OPA), I have first hand knowledge of bodybuilding at the non-competitive level. I have attended various figure, fitness and bodybuilding competitions and continue to participate in an ongoing dialogue with competing female bodybuilders. I believe that my first hand knowledge and experience allows me, as a member of this community, to provide a unique and in-depth analysis of the culture of female bodybuilding more profoundly than those outside of it. Adopting the role of participant-observer, I will explore the connection between the female bodybuilder as a cyborg and ANT. I will present my study as a micro-ethnography with autoethnography elements framed as a kind of case-study that incorporates both primary and secondary research. In conjunction with relevant academic literature, my analysis will be informed by my ongoing journal and an analysis of popular bodybuilding literature. I hope to understand how my own decision-making process as well as that of other female bodybuilders is subsequently enculturated into a cyborg's mindset. This study does not consider the ethics of building a body to unnatural proportions. I will not debate whether the choices made by a female bodybuilder are right or wrong. All persons shape their bodies in some way, through the food they decide to eat, the cigarettes they smoke, the tattoo or piercing they acquire or the hair colour they select for this season. I will focus only on the ways we may regard a female bodybuilder as a cyborg and show how ANT may help us better understand this phenomenon. It is, however, important to first understand the history and culture of bodybuilding.
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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 | 0,009 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,023 |
| Communication savante | 0,012 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».