Condemning Intersectionality: Online Conservative News Media and Intersectional Panic
Notice bibliographique
Résumé
Research has increasingly drawn attention to the role of online conservative news media in propagating disinformation and reinforcing social inequalities. Scholarship, however, has yet to explore how these media represent intersectionality. Using a grounded theory approach, I examined how 427 online conservative news reports, from nine widely searched websites in the U.S., portrayed intersectionality. The authors of the reports employed a complex set of discourses to condemn intersectionality, constructing it as limited, hierarchical, and divisive, while also conveying panic over its ability to bring individuals on the Left into coalitions. I thus develop the concept intersectional panic to account for how these media responded to intersectionality with a considerable amount of fear or anxiety. Findings reveal that intersectional panic overlaps with, yet also operates differently from, other forms of panic, such as racist, sexist, or anti-LGBTQ fears, because the former involves anxiety over multiply-marginalized individuals advancing in U.S. society. I further reveal that these conservative news media sometimes used intersectional discourses to condemn intersectionality. Building on Patricia Hill Collins’s (2019) understanding of intersectionality as a critical tool for social justice, I argue that emphasizing intersectionality’s expansive and beneficial capacities would help challenge such panic.
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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 | 0,006 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,017 |
| Communication savante | 0,014 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».