The Power of Social Dance as Social Defiance: Liberation, Identity, and Cohesion
Notice bibliographique
Résumé
There is nothing like music and dance to bring people together. However, social dance venues have been criticized for housing socially defiant behavior alongside this group performance. My research project examines the relationship between social defiance and social cohesion as one that is complementary rather than contradictory. Previous research on this topic generally consists of two opposing voices: one argues that these spaces are sites of danger and health risk (e.g. Sanders 2016), and the other argues for their social and cultural importance (e.g. Kavanaugh & Anderson 2008, Hickling & Hutchinson 2012). I uncover a third perspective, arguing that socially divergent behavior increases these events’ capacity to have positive social and cultural impacts. Through extensive bibliographic research, I discovered that when members of an oppressive group engage in socially defiant behavior alongside group performance within social dance spaces, it allows for personal liberation and the construction of individual and group identities. In my presentation for Inquiry@Queen’s, I will reveal this through three case studies: raves (1990s-2000s), Jamaican dancehall (1970s-1980s), and speakeasies (1920s). I selected these case studies because they exemplify “heterotopia spaces” (Foucault 1986) where socially oppressed groups can engage in behavior outside of social norms. In spite of seeming deviant, such contexts offer opportunities for personal liberation from social oppression. Removing the negative lens will expand our view of dance as a powerful tool for social cohesion.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,095 |
| Communication savante | 0,013 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».