Crip languaging: A linguistic and rhetorical analysis
Notice bibliographique
Résumé
This dissertation is made up of three articles which examine the language disabled people use for themselves through the lenses of linguistics, metaphor, and rhetoric to find the unique language tools we use. The first article utilizes embodied rhetoric to examine the social media response on Twitter to Sia’s film Music through study of the #ActuallyAutistic hashtag in 2020 and 2021. This study shows how autistic people use métis on Twitter to push back against the anti-autistic rhetoric of Sia’s film. The project is significant because it goes beyond studies of access to examine what happens when disabled people are given space and agency and demonstrates the importance and power of social protest and autistic métis rhetoric which change what it means to be rhetorical. The second article is an examination of the metaphors women use to talk about living with chronic conditions, and how these metaphors contrast with extant metaphor research, as well as the metaphors we culturally use to talk about chronic conditions and disability. This study found that participants used the metaphor “CHRONIC CONDITIONS ARE A CYCLE,” a heretofore unresearched conceptual metaphor, particularly regarding disability and health. This research has implications for how health care providers talk to patients and use metaphor, especially for the growing number of chronically ill people with long-COVID in the U.S. and around the world. The final article uses Conversation Analysis (CA) and Crip Linguistics to examine how women with chronic illnesses identify with/out disability. I find that many only use this terminology when they are in need of accommodation at work or school, which may be related to the stigma associated with “disability” and the societal expectation of normality and abledness. As a whole, this dissertation research demonstrates the unique features and rhetorics of disability, neurodivergence, and chronic illness. The three papers together demonstrate ways that disabled people crip language and “alter and reinvent the world to make access happen” through language (Henner and Robinson, 2023), using tools like conversational preference, rhetoric, metaphor, and social media activism, which can change how society sees and treats disabled people.
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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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,011 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».