Gender, Fat, and “Reproductive” Health Care
Notice bibliographique
Résumé
Inspired by reports of BMI cut-offs for life-saving ventilators during the COVID-19 pandemic, this chapter explores the ways in which a “logics of eugenics” is deployed on fat bodies through reproductive care practices. The authors draw on literatures of obesity stigma and fat eugenics and report on results of qualitative research conducted in Winnipeg, Canada, with 25 self-identified fat or “obese” women exploring their experiences of health care during conception, pregnancy, and birth. The research was part of a larger cross-Canada study of 59 participants titled Reproducing Stigma . Overwhelmingly, participants described narratives of discouragement and practices of reluctant care targeted at their bodies by reproductive health care professionals who emphasized health risks to the foetus associated with “maternal obesity,” and shamed participants both for their weights and desire to mother. Participant stories demonstrate, the authors argue, the diffuse and complicated ways in which eugenics is unintentionally practiced on fat bodies within medical practice through discourses of risk that articulate fat bodies as unhealthy vectors of reproduction. The authors thus contribute to a budding scholarship in the area of obesity stigma, demonstrating how the active discouragement and curtailment of fat women’s reproduction suggests that they may face a very specific and significant type of stigma based on body size, connecting to a long history of eugenic population control in Canada.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,012 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».