Queering the System from within: Autostraddle as a Method for Future Digital Worlds
Notice bibliographique
Résumé
Despite the harmful potentials of social media, the digital world appears to offer endless potential for change. A queer and feminist example is Autostraddle, a digital community and publication for LGBTQIA2s + people run by feminist queer and trans folx, that attempts to mitigate the potential harms of social media platforms while existing within and beyond its borders. Situating Autostraddle within the larger context of social media platforms and feminist communities online, this article considers how Autostraddle’s original model queers the system from within (Tsika, Noah. 2016a. “CompuQueer: Protocological Constraints, Algorithmic Streamlining, and the Search for Queer Methods Online.” Women’s Studies Quarterly 44 (3/4): 111–130), creatively reworks corporate platforms (Trott, Verity Anne. 2023. Feminist Activism and Platform Politics. E-Book: Abingdon: Routledge), and designs social media for difference (McPherson, Tara. 2014. “Designing for Difference.” Differences 25 (1): 177–188). Autostraddle makes use of the following queer methods to reconstruct the digital landscape for queer humans: Queer reversal and the two T’s (transparency and transformation). Through employing practices such as placing an emphasis on community and a culture of care, enacting transparency to make the invisible visible, and implementing data policies and safety practices that prioritise users over profits, Autostraddle contributes to critical reimaginings for the future. Examining Autostraddle’s methods demonstrates one approach for incorporating feminist and queer theory to (re)envision a more equitable digital future.
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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 | 0,013 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,052 |
| Communication savante | 0,014 | 0,027 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,004 |
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 ».