‘But she’s not even trans!’: A rhetorical analysis of ‘liberal feminist’ defences of Imane Khelif amid Olympic transvestigations
Notice bibliographique
Résumé
In the explosion of discourse across the political spectrum amidst Imane Khelif’s Paris Olympics performance, little academic attention has been paid to the subtle anti-trans and anti-Arab rhetoric posed by supporters of Khelif in defence of her success. In essence, this article adopts the case study of the discursive landscape surrounding Khelif’s Paris Olympics win to demonstrate the theoretical and liberatory limits of exclusionary, so-called ‘liberal’ feminism. As anti-trans sentiments, violence, and legislation are steadily rising across North America, most blatantly within the US, there is an imperative to not only address the overt right-wing transphobia responsible for these attacks, but also the normalization of anti-trans rhetoric among the left. Under the guise of a feminist orientation, these ‘liberal feminists’ defend Khelif’s eligibility to compete by touting her cisgender womanhood – silently reinforcing the notion that transgender and intersex athletes are deserving of that violence and exclusion. These arguments also suggest the impossibility of an LGBTQ + identity for Algerian-born Khelif, given her ‘homophobic’ and ‘transphobic’ society: a common Orientalist trope assigned to Arab and Muslim countries to justify Western imperialism. Finally, we analyse the failure of these arguments to address systemic forms of gender-based violence in sport, including sex testing, which disproportionately affects racialized women athletes from the Global South.
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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 | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,036 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».