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Enregistrement W4307716632 · doi:10.18740/ss27330

Sexism and the Left: Three Case Studies

2022· article· en· W4307716632 sur OpenAlexaffvenueabout
Abigail B. Bakan, Paul Kellogg

Notice bibliographique

RevueSocialist studies · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHistorical Gender and Feminism Studies
Établissements canadiensAthabasca UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPraxisHegemonyIgnoranceSociologyGender studiesFeminismPridePolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many Left organizations pride themselves on their commitment to women’s liberation, and socialist feminism is a real and important current of Left praxis. Nonetheless, there is also a long history that demonstrates a remarkable persistence of sexist practices within socialist organizations. This article suggests that sexist practices, as well as feminist analyses of and responses to sexism, have been epistemologically minimized, dismissed, distorted and ultimately forgotten, enabling a normalization of patriarchal hegemony on the Left, and producing what the late Charles Mills termed an “epistemology of ignorance.” To demonstrate this, the article draws on three case studies, spanning recent and distant history of socialist organizing: the crisis of the International Socialist Tendency and Socialist Workers’ Party UK (2010-13); the founding period of the International Socialists in Canada (1975-6); and the Bolshevik-Menshevik division in Tsarist Russia (1902-3). The argument is based on extensive original research including four decades of personal archives from socialist and feminist praxis.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,941
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0160,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,134
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,273 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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