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Enregistrement W4297237275 · doi:10.3390/socsci11100439

Moral Panic over Fake Service Animals

2022· article· en· W4297237275 sur OpenAlex
John Sorenson, Atsuko Matsuoka

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueSocial Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCrime, Deviance, and Social Control
Établissements canadiensYork UniversityBrock University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésMoral panicAbleismSociologyOutrageIntersectionalityIdeologyEconomic JusticeSocial psychologyPower (physics)Environmental ethicsCriminologyPsychologyPoliticsPolitical scienceGender studiesLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We use Stanley Cohen’s moral panic framework to examine concerns about fake service animals and to illuminate processes of intersectionality that shape our social relations and systems. Applying Critical Animal Studies and Critical Disability Theory, we examine media reports about fake service animals in North America to explore how these anxieties constitute a moral panic, the interests at work, and underlying ideology that motivates outrage about animals considered to be out of place. We found that classifying other animals as legitimate or not affects those animals but also impacts humans. The findings indicate that speciesist representations and restrictions imposed on nonhuman animals maintain ongoing discrimination against humans with disabilities. The study reveals how speciesism sustains ableism and advances particular economic interests. Thus, we encourage expanding research ontology to examine speciesist power relations in intersectional analysis to dismantle ableist oppressive relationships and achieve trans-species social justice (social justice beyond humans).

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,718
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0110,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,293 · 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