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Enregistrement W4249508888 · doi:10.1386/macp.11.2.225_1

Rent: Constructing community

2015· article· en· W4249508888 sur OpenAlexaff
Kristen Smith

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Media and Cultural Politics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFoucault, Power, and Ethics
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdeologyGentrificationSociologyPower (physics)Community organizationTransformative learningPolitical economyGender studiesPolitical sciencePublic relationsLawEconomic growthPoliticsEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Can a community – a culture – produce change and evidence ‘transformative practice’? This paper investigates the process by which marginalized individuals incite change through the means of language within their cultural communities. The musical Rent is the case study. In Community: Pursuing the Dream, Living the Reality, Suzanne Keller reveals recurrent elements of community: communities have shared territory, ideals, allegiances, and collective frameworks. All of these elements of community are featured in Rent. In Rent, there are three prominent manifestations of community: the AIDS Community, New York City Community, and America as Community. Each of these three manifestations evidence Michel Foucault’s three power struggles. Rent demonstrates the struggle against domination that the AIDS community faces as a result of being marginalized and disenfranchised. Additionally, Rent exposes the struggle against exploitation of residents during gentrification of the Lower East Side of New York City. Furthermore, Rent evidences America’s attempt and failure at constructing a community, subjecting its citizens to a dominant capitalist society and forcing its citizens into submission. Ultimately, Rent challenges America’s dominant ideology through the creation of a counter-discourse. The very act of challenging a dominant ideology is a powerful act. Rent evidences that community constructed through creativity and defined by love can inspire change.

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)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,385
Score d'incertitude au seuil0,339

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,282 · 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
Publié2015
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