Multi-sensory methods: Toward a crip methodology in fashion studies
Notice bibliographique
Résumé
Cripistemologies are ways of knowing that emerge from the embodied experiences of disabled bodyminds, while multi-sensory methods value knowledge produced through haptic, visual, auditory and other sensory forms. Drawing on these approaches, this article proposes a crip methodology for fashion studies by exploring the value of combining research methods to honour the knowledge of disabled people and their sensory engagement in the world. We reflect on the four phases of our project, ‘Cripping Masculinity’, and its entangled methodologies and methods. The project engaged 50 disabled, D/deaf and neurodivergent men and masculine people – who we refer to as collaborators – to examine how they produced masculinity and disability through their engagement with fashion and dress. Collaborators took part in wardrobe studies where they shared their experiences with their clothing; fashion hacking where they worked with design students to deconstruct and remake one of their existing garments to better support their bodyminds, and a fashion exhibition and fashion show where they co-produced events to disseminate their dress experiences and hacked clothing. Our analysis demonstrates that combining multi-sensory methods in one project recognizes the different ways that people inhabit the world as sources for generating and disseminating knowledge about the relationship between disability and fashion. While a crip methodology poses challenges for producing research in legible scholarly forms, it also urges fashion studies scholars to intervene into academic ableism through inclusive and expansive research methodologies and methods.
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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 | 0,171 | 0,126 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,048 |
| Communication savante | 0,020 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».