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Enregistrement W4401483651 · doi:10.1080/13691058.2024.2380768

Cripping and queering gender-based violence prevention: bridging disability justice, queer joy, and consent education

2024· article· en· W4401483651 sur OpenAlexafffund
Jessica Wright, Caitlin A. Manuel

Notice bibliographique

RevueCulture Health & Sexuality · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFeminism, Gender, and Sexuality Studies
Établissements canadiensCarleton UniversityMacEwan University
Organismes subventionnairesPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésQueerAmbivalenceSubjectivityGender studiesSexual violenceSociologyPsychologyCriminologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although frequently relegated to the periphery in conversations about gender-based violence prevention, the disabling impacts of traumatised subjectivity both affect survivors' abilities to fully participate in sex and contribute to survivors being more than twice as likely to be sexually (re)victimised compared to peers without trauma histories. In this paper, we seek to crip and queer approaches to gender-based violence prevention, particularly consent education, by learning from 2SLGBTQ+ and disabled trauma survivors' affective experiences of queer, crip sexual joy and the radically messy ways in which they establish their own care networks for deeply pleasurable sex through the principles of disability justice. Refusing pathologising understandings of survivors as those who need to be cured, we highlight traumatised subjectivity as emblematic of the ambiguity and ambivalence inherent in sex as well as the possibilities for caring, consensual sex that moves beyond the concept of consent employed in colonial, neoliberal capitalist societies' binary (Yes/No) consent laws. Drawing on the work of crip and queer theorists such as Mia Mingus, Alison Kafer, Leah Piepzna-Samarasinha, and J. Logan Smilges, we reveal how disability justice principles, such as interdependence, collective access, and access intimacy, offer transformative understandings for anti-violence efforts.

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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,271
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 technologies0,0010,001
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 Opus0,133
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,324 · 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

Citations14
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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