Navigating Gendered Spaces: Activists' Synergies in Montreal's Electronic Music Scene
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Data from international journals show that woman* and other minorities continue to be drastically underrepresented in the music industry worldwide and in the electronic music industry in Europe, Canada, and Quebec. Recent work focusing on the contributions of female electronic music DJs and producers also testify to the intersectional difficulties they face. In this chapter, we examine the strategies they deploy daily to make a career in an overwhelmingly male environment by studying the case of the Montreal electronic music scene. To do so, we use qualitative interviews and observations using the shadowing technique and we deploy a gender-as-social-practice approach, which focuses on how people practice gender in everyday life by considering gender not as a stable state or characteristic of people, but as a dynamic process performed in interactions that produce difference. Our research, which runs from 2021 to 2025, aims to find explanations for the persistent underrepresentation of women* in the electronic music world. More specifically, our results highlight the strategies and coping mechanisms our participants mobilize to negotiate their place and identity in the electronic music industry, paying particular attention to the collective aspect of their mobilization and to their feminist practices, such as creating solidarity networks. *People who identify as woman.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,030 | 0,017 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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 ».