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Enregistrement W4401205641 · doi:10.1080/10646175.2024.2326205

Indigenous Embodied Activism and Memory Politics for Missing and Murdered Indigenous Women

2024· article· en· W4401205641 sur OpenAlexaboutno aff
Lara Lengel, Sadaf R. Ali, Shanna Gilkeson

Notice bibliographique

RevueHoward Journal of Communications · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousPoliticsGender studiesNarrativeClimate justiceSilenceMemory workPolitics of memorySociologyEconomic JusticeHonorRhetoricMedia studiesCriminologyPolitical scienceLawAesthetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims to understand material and symbolic communication approaches surrounding Missing and Murdered Indigenous Women (MMIW), and the Indigenous and feminist memory work to honor MMIW. Indigenous women and girls in Canada have gone missing and have been murdered at six times the rate of their non-Indigenous counterparts. First Nations and Indigenous communities in Canada have engaged in protests and memory activism to raise awareness of violence against Indigenous women and seek increased support from the criminal justice system. Following an Indigenist and decolonizing memory work methodological approach developed by Gail Baikie (Inuit) and the rhetoric of survivance of Gerald Vizenor (Anishaabe), we analyze the Search the Landfill current protests at the Prairie Green landfill north of Winnipeg, Manitoba, Canada. Winnipeg police reported they believe four MMIW women’s remains are in the landfill. The study is vitally important as these protests and Indigenous advocacy efforts have never been analyzed and efforts continue to unfold. Analysis centers on public discourse on MMIW, counter/memory resistant efforts, embodied activisms of the protestors, efforts to silence and—literally—bury MMIW, and an understanding of how memory activism can amplify hushed narratives and energize counterattacks against erasures of memory.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,891
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0060,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,315 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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