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Enregistrement W4247266709 · doi:10.32920/ryerson.14651994.v1

It's the colour of my skin: race and beauty discourse with Fenty beauty captions and user comments on Instagram

2021· preprint· en· W4247266709 sur OpenAlexaff
Sarah Boodram

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMedia, Gender, and Advertising
Établissements canadiensProfessional Engineers OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBeautyHegemonyIdentity (music)Race (biology)NarrativeConsumption (sociology)AestheticsRepresentation (politics)Selection (genetic algorithm)SociologyArtGender studiesPolitical scienceComputer scienceLiteratureArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

People of colour have long endured a lack of makeup products formulated for melanated skin. In 2017, Fenty Beauty released 40 shades of its foundation and concealer products and expanded its selection in 2019 to match 50 distinct skin tones. These events inspired a new industry standard, labelled “The Fenty Effect”, that prompted other makeup brands to practice greater inclusivity toward darker skin tones. This Major Research Paper (MRP) uses a narrative approach to examine discourses around race and beauty. With a theoretical perspective on power and hegemony, it interprets the intersections of representation, colourism, identity, consumption, and counterpublics through an analysis of Fenty Beauty captions and user comments on Instagram. The results of this study provide preliminary knowledge toward a larger investigation on the shift in racial representations in the beauty industry. Keywords: race; representation; colourism; beauty; social media; identity; consumption

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,307 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
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