Feminisms in geography : rethinking space, place, and knowledges
Notice bibliographique
Résumé
Editors: Pamela Moss and Karen Falconer al-Hindi, UNO faculty member. In this innovative reader, Pamela Moss and Karen Falconer Al-Hindi present a unique, reflective approach to what feminist geography is and who feminist geographers are. Their carefully crafted textbook invigorates feminist debates about space, place, and knowledges with a fine balance among teaching chapters, reprints, and original essays. Offering an anthology that actually questions the very purpose of an anthology, the editors create and then negotiate a tension between reinforcing and destabilizing scholarly authority. They challenge the idea that there is one set of works that acts as the vision, interpretation, voice, and feel of feminist geography while both reproducing key previously published works and including fresh essays from a number of feminist geographers in a single volume. The first chapter frames feminism, geography, and knowledge as a mélange of ideas, principles, and practices. Each of the three major sections of the volume begins with an introductory essay that places individual contributions into the overarching argument about the construction of feminist geography. Each introduction is then followed by a combination of reprints and original essays that contribute both to understanding how feminist geographical knowledge is constructed differently in different places and to showing what feminist geographers do wherever they are. The final chapter extends the anti-anthology arguments and raises questions that feminisms in geographies have yet to address. Students and scholars will find both the approach and the discussion essential for a full and nuanced understanding of feminist geography.Contributions by: Sybille Bauriedl, Kath Browne, Joos Droogleever Fortuijn, Kim England, Karen Falconer Al-Hindi, Anne-Françoise Gilbert, Melissa R. Gilbert, Ellen Hansen, Susan Hanson, Audrey Kobayashi, Clare Madge, Michele Masucci, Janice Monk, Pamela Moss, Ann M. Oberhauser, Linda Peake, Geraldine Pratt, Parvati Raghuram, Bernadette Stiell, Amy Trauger, Dina Vaiou, The Sangtin Writers: Anupamlata, Ramsheela, Reshma Ansari, Vibha Bajpayee, Shashi Vaish, Shashibala, Surbala, Richa Singh, and Richa Nagar
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,061 |
| Communication savante | 0,013 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».