Notice bibliographique
Résumé
Within ‘obesity epidemic’ narratives, fat is storied as a threat to health, morality, and citizenship at both the population and individual level, and the negative traits that are associated with fatness become attached to marginalized bodies through settler colonial logics that rely on the subjugation of particular bodies (Land, 2018; Strings, 2015; White, 2016). Anti-obesity discourse creates the social conditions whereby fat becomes associated with laziness, incompetence, and lack of self-control (Hartley, 2001; Kargbo, 2013; Throsby, 2007). Embedded in an Anglo-Western, neoliberal context, the Feeling Fat study set out to understand the intergenerational movement and impact of anti-fat narratives that emerged after the 1950s in North America. Drawing on post-humanism and new materialism (Braidotti, 2013; Fox, 2016), I conducted 19 narrative interviews with individuals born between 1955 and 1990, six of whom were mother-daughter dyads. This article reports on findings generated by engaging the post-qualitative approach of “thinking with theory” (Jackson & Mazzei, 2012) as a way of putting participants’ storied accounts directly into conversation with entangled theoretical approaches to engage with both the discursive and affective realities of embodied fat experiences under biopedagogical forces that stipulate how (and how not) to have a body. The findings presented in this article suggest that feminist affect theory (Ahmed, 2004; 2010a; 2010b; 2014) is a powerful tool for discovering fat knowledges that are onto-epistemologically disconnected from ‘obesity epidemic’ narratives and instead centered on the lived materiality of fat life.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,013 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,003 |
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 ».