A Discourse Analysis of Transsexuality through Three Fields: Expert Knowledges in Legal. Medical and News Texts
Notice bibliographique
Résumé
Employing a Foucauldian discourse analysis, this thesis examines knowledge produced about transsexuality and sex reassignment surgery (SRS) through the fields of medical, legal and news texts. I explore key shifts in Western feminist, queer and trans approaches to sex/gender and the Diagnostic and Statistical Manual o f Mental Disorders’ pathologization of gender-variance in the Gender Identity Disorder diagnosis. I also undertake a case study of trans marriages prior to Bill C-38, and the Ontario Vital Statistics Act’s reliance on medical proof in change of sex designation requests. Finally, I analyze seventy-seven texts from The Globe and Mail, The Toronto Star, National Post and Toronto Sun spanning the 11-years (1998-2008) during which SRS was not funded in Ontario. The news coverage employs expert knowledge in legitimizing and de- legitimizing transsexuality and SRS. Overall, all three fields rely on cisnormative patterns of knowledge production and reflect the privilege granted to cissexuals in Canadian society.
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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 | 0,009 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,024 |
| Communication savante | 0,011 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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 ».