Forced reproduction: abortion access in a landscape of data violence
Notice bibliographique
Résumé
The U.S. Supreme Court’s ruling in Dobbs v. Jackson Women’s Health Organization overturned federally sanctioned legal protections for abortions in America, returning legislative power over reproductive rights to individual states. Consequently, access to reproductive care has become increasingly location-dependent. The Dobbs decision and its ongoing consequences occur during a time of intensified location-data-tracking, with geofencing, licence plate reading, and IP address tracking becoming commonplace. Data intermediaries collect locational data about reproductive healthcare and their users and sell this information to courts and civil litigants, such as anti-abortion organizations. Reading this context through Anna Lauren Hoffmann’s framework of data’s discursive violence, this article is a theoretical intervention in the reproductive imperative of data intermediaries. While popular responses to tracking practices call for increased data protections, this paper challenges the position that legislation can help undo these harms. In examining the practices of data intermediaries and the legal contexts that protect them, this article argues that data intermediaries are not simply bad actors profiting from post-Dobbs regulations but they reify a culture of forced reproduction through the instrument of data violence.
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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 | 0,008 | 0,016 |
| 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 | 0,017 | 0,039 |
| Communication savante | 0,013 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».