Co-healthism in Health at Every Size®-aligned TikTok activism: Transforming the definition of healthism via feminist-of-color disability studies theorizing
Notice bibliographique
Résumé
This article is a feminist-of-color disability studies-oriented TikTok critical discourse analysis of 100 popular Health at Every Size® (HAES®) TikToks. It evaluates the power relations surrounding how HAES® frameworks are disseminated on TikTok and unpacks the implications for fat liberation. HAES® frameworks of care capacitate the eradication of medical fatmisia and the weight-centered health paradigm. While popular among online fat activists, HAES® frameworks have been widely accused of perpetuating healthism. My analysis makes clear how HAES® discourse is often steeped in ableist, white supremacist, and colonial healthism. Through this analysis, I ultimately argue that the definition of healthism needs to shift to center ableism, white supremacy, and colonialism, as well as the co-constituting nature of how systems of oppression aggregate to weaponize health against those with embodiments marked as “unhealthy.” I argue that this shift is necessary to produce analyses committed to radical solidarity. I mark this shift by coining and utilizing the term co-healthism. To demonstrate the need for my argument, I organize the results into three themes: healthist ableism, healthist white supremacy, and healthist colonialism in HAES® discourse. In the discussion, I clarify the co-constitutive nature of these themes and argue for the shift from healthism to co-healthism. I also define the concept and explain its methodological potentialities.
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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 | 0,006 | 0,004 |
| 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 | 0,009 | 0,047 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».