Notice bibliographique
Résumé
This article concerns the curious case of what I label the ‘litterbox lie’: a false narrative propagated on social media that litterboxes are being installed in grade school classrooms for kids who identify as cats. This lie, first circulated in Canada in 2021, has been raised by rightwing forces in response to the perceived accommodation of transgender children in public schools. This article deploys discursive and semiotic analysis to critically reconsider three entwined areas of ideological intrigue that inform this litterbox lie: cats, computers, crap. This terminological trinity contours the keywords of the litterbox lie – what I cheekily call its CATegories. I follow this conceptual round-up with an exploratory unravelling of the litterbox lie, and conclude with a ‘clawback’, as I answer the rightwing ridiculous with some radical ridicule of the queered cat creative kind, including the inter-species academe of trans studies stalwart Sandy Stone. Across its pages, this article re-presents the litterbox lie as a paradigm of present-day conservative conspiracy theories, one that pulls from persistent gender panic patterns and successful social media strategies of the cat kind. In a conclusion that refuses respectability, I offer some ‘catty’ examples of semiotic guerilla warfare as enabling trans-cat alternatives to this online anti-trans disinformation and hate.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,027 | 0,044 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».