Post-brelfie: the limits of intersubjectivity & intersectionality in spring 2020 virtual lactation selfie culture
Notice bibliographique
Résumé
In 2015, brelfies, digital self-portraits taken by breastfeeding mothers, began to emerge on social media platforms. In the spring of 2020, two virtual lactation events emerged as new sites of brelfie culture: laczoom and the #dropemoutchallenge. I define these two events as evidence of a new wave in brelfie culture, what I call “post-brelfie” cultures. “post-brelfie” cultures are determined by two primary differentiating tenets from brelfie culture: 1) Post-brelfie events occur on video-based new media platforms, as opposed to through digital photography-based ones, which inhibit this trend’s potential for both self and community empowerment. 2) Post-brelfies are a product of their socio-temporal moment: the novel coronavirus pandemic and its publicly mandated stay-at-home orders. Through a hybrid methodology combining cross-platform analysis, grounded theory, and contextual visual discourse analysis, the findings of this study assert that not only has brelfie culture thus far failed to realize its feminist and public health goals, but also that such aims have been further devalued under pandemic circumstances in which digital inequities have further siloed online communities, leading to the transmission of negative affects in these networks. Such affects are further exasperated by postfeminism and neoliberalism and serve to undermine the aims of intersectional feminism.
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 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 | 0,011 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,032 |
| Communication savante | 0,018 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».