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Enregistrement W4388024212 · doi:10.4000/ctd.9278

Da rede às ruas: o impacto do ciberfeminismo no movimento 8M

2023· article· pt· W4388024212 sur OpenAlexaff
Camila Lamartine, Carla Cerqueira

Notice bibliographique

RevueCommunication technologies et développement · 2023
Typearticle
Languept
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Economy and Work Transformation
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Os movimentos feministas contemporâneos emergem em uma esfera global, repercutindo também a nível local, o que lhes confere uma notória dimensão transnacional a partir das manifestações de rua e do ciberfeminismo. Este estudo explora o impacto do ciberfeminismo no movimento 8M, a Greve Internacional Feminista, especificamente no contexto português, a fim de perceber como o ativismo digital feminista tem contribuído para a mobilização e amplificação dos objetivos do movimento no país. Examinamos como as ferramentas tecnológicas utilizadas pelas feministas entre 2020 e 2021, têm propiciado a expansão da greve, conectando mulheres nacional e internacionalmente, além de facilitar a disseminação eficaz de informações e pautas feministas. Destacamos a utilização da plataforma Instagram como ferramenta estratégica na propagação e compreensão das dinâmicas de género no espaço digital e na sociedade em geral. Os resultados nos levam a constatar que o ciberfeminismo impulsiona o movimento 8M em Portugal, ampliando o debate a partir da inclusão de múltiplas vozes, ainda que se identifique uma hegemonia branca na sua composição e construção.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,884
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,003

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,283 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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