Mundane Joy as Emergent Strategy: Community Storytellers on “Happiness,” “Resilience,” and the “Good Life”
Notice bibliographique
Résumé
This essay traces how community-based activist storytellers make room for emergent strategies in perilous times. It was sparked by the authors’ experience of working between two distinct communities that are both deeply invested in understanding the function of story-and-art-making in troubled and troubling times. For brevity’s sake, we will refer to the first community as the collective of “arts-based community-making” groups with whom we work under the auspices of the Centre for Community-Engaged Narrative Arts in Hamilton, Ontario, Canada. Our second community is the Spain-based RESHAP international group of literary and cultural studies scholars who are studying the theme of “Narrativas de la felicidad y la resiliencia / Narratives of Happiness and Resilience.” In the context of “risk society”—the widespread perception of life on earth as dangerous, vulnerable, and fraught with complex hazards—popular media, governments, and corporations, in addition to school systems, public think tanks, and the self-help industry often urge people to generate what Sara Ahmed has called “happiness scripts,” to keep positive and be resilient. These “scripts” become directive, insofar as stories of happiness, the good life, or resilience become mechanisms of discipline or coercive governance that can elicit what Lauren Berlant has called “cruel optimism.” Our essay teases out the emergent possibilities, the creative potential, that we see arising from community-based story-makers’ navigation of the tension between these (required) stories of the “good life” and the everyday, emergent strategies they invent in the midst of challenging times.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,035 |
| Communication savante | 0,015 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».