“They didn’t know fat was awesome”: fat activism and fat \ncommunity in Toronto, Canada
Notice bibliographique
Résumé
My project focuses on fat activism as a direct challenge to the discourses of the \nso-called “obesity epidemic.” Looking at the embodied experiences of fat activists, \nincluding my own, I look at the multiple ways fat activism is carried out in the Toronto \narea. I situate these experiences of fat activism in two ways. One, I look to examine both \nindividual and group activisms within and against the negative stereotypes of fatness that \ncome from obesity epidemic discourse. Using food, fitness, and fashion, I explore how \nour experiences as activists work to reinscribe fatness in more positive and celebratory \nways. Secondly, I investigate the individualizing discourses of obesity and the loneliness \nand shame these create for fat individuals. As a response to this, I examine fat community \ncreation as a fat activist project. Within this, I explore counter-discourses of fat activism \nand how they work both to support fat people and revalue fatness as an embodied \nexperience. Finally, I look at these counter-discourses to investigate issues of inclusion \nand exclusion within fat community.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,046 | 0,015 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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 ».