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Enregistrement W4399564413 · doi:10.1386/public_00190_1

Witches in Swamps, Sirens at Sea, and Leviathans of the Deep: Feminist Figures that Haunt our Social Media Worlds

2024· article· en· W4399564413 sur OpenAlexaff
Brianna I. Wiens, Shana MacDonald

Notice bibliographique

RevuePublic · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Feminism, and Media
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResistance (ecology)Social mediaDigital mediaDigital cultureFace (sociological concept)ArtSociologyLiteratureMedia studiesHistoryLawPolitical scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article considers the resurgence of the monstrous feminine in digital culture, focusing on the memetic manifestation of witches, sirens, and leviathans. We trace the histories of these figures in the digital present, dwelling with their legacies to map and document the feminist resistance that has emerged in response to the neoliberal, misogynist culture of digital space that seeks to stamp out transgression. These media ecologies of the internet thrive on the networked misogyny, white supremacy, and polarization of their systems, brought in by the tech bros who coded them. From within these conditions, we illustrate how digital witches, sirens, and leviathans fight back, offering resistance that transcends digital bounds. In the face of the misogyny of digital culture at large, we argue that each of these figures linger, haunting as they embody, ground, and serve anti-capitalist feminist resistance.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0140,043
Communication savante0,0090,008
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,069
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,235 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2024
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