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Enregistrement W4405541972 · doi:10.33675/amst/2024/4/4

The Politics of Queer: Interventions in U.S.-American Culture, Media, and Law

2024· article· en· W4405541972 sur OpenAlexfundno aff
Laura Borchert, Michal M. Kreitler

Notice bibliographique

RevueAmerikastudien/American Studies · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLaw in Society and Culture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDalhousie University
Mots-clésQueerPoliticsPsychological interventionPolitical scienceLawGay rightsSociologyGender studiesMedia studiesPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This introduction aims to untangle the antagonistic political, media, and legal forces that shape discourses about queerness and queer individuals in U.S.-American culture.While media productions are becoming increasingly diverse in the representations they offer and the stories they tell, legislatures are growing ever more discriminatory.As discursive fronts between calls for "wokeness" and accusations of "grooming" harden, action has reached an impasse: There is a need for diverse representations of queerness in media but also an inherent danger to it.To approach this paradox, we offer a three-part typology, addressing queerness in media and law, queering media and law, and a queer media and law.Specifically, we (1) highlight how the surge of queer representations is essential for including it in the U.S.-American national narrative, but also an incentive for conservative politicians to legislate against queer individuals; (2) argue for a move away from focusing on the storytelling of queer identities toward a queer storytelling of identities to adapt and refine narrative conventions; and (3) call for a breaking down of and breaking free from binaries of straight and queer, norm and non-norm, convention and deviation in media, law, and scholarship.In this, we, in dialogue with the contributions to this special issue, develop a queer literacy that understands politics, media, and law to be co-dependent and co-constructed.

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 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,635
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,014
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,337 · 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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