Cripping and queering gender-based violence prevention: bridging disability justice, queer joy, and consent education
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,007 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,050 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».