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Enregistrement W4403775561 · doi:10.1080/14680777.2024.2418381

From “Big White” army to White Paper Protests: China’s gendered pandemic war and feminist interventions

2024· article· en· W4403775561 sur OpenAlexaff
Chenzi Feng Zhao

Notice bibliographique

RevueFeminist Media Studies · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Security, and Conflict
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWhite (mutation)ChinaPandemicPsychological interventionPolitical scienceWhite paperGender studiesMedia studiesCoronavirus disease 2019 (COVID-19)SociologyPsychologyLawMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In response to the COVID-19 pandemic, many nation-states adopted militarized measures for rapid containment. China notably implemented extreme and enduring war-like procedures. This study aims to explore the implications of securitizing the pandemic through a feminist lens and suggest ethical and equitable strategies for understanding emergencies and coping with future crises. Employing discourse-based online ethnography, it analyzes social dynamics in China’s “pandemic war,” examining how gender and (in)security are co-constructed and the role of feminist activism within an authoritarian context. This article argues that framing the pandemic as war reinforces a masculinist stance of dominance, prioritizing state stability over human rights and security. State-centric securitization perpetuates state authority, gendered social hierarchies, and structural violence. The exclusionary nature of this approach created new avenues for feminist activism, both online and offline, advocating for marginalized groups, raising social and gender awareness, challenging state narratives, and fostering collective resistance. Drawing lessons from Chinese feminist initiatives during COVID-19, this study calls for alternative crisis responses focused on care, equity, ethics, and collaboration.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,488
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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