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Enregistrement W7115727810 · doi:10.1353/fro.2025.a978067

Lipstick Lacerators and Loving Justice: The Magical Abolitionist Transfeminism of Kai Cheng Thom's Fierce Femmes

2025· article· en· W7115727810 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFrontiers A Journal of Women Studies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGothic Literature and Media Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAbolitionismState (computer science)MemoirHarmEconomic JusticeInclusion (mineral)HatredQueer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: Abolition is a vision that extends beyond the horizon of a police and prison-free world. Over the last few decades, many scholars have broadened our understanding of the securitized and militarized carceral and settler state. Asian North American abolition challenges state and sanctioned anti-Asian violence by addressing the core causes of violence rather than appealing to the state for inclusion and protection. This essay identifies the magical abolitionist transfeminist vision of Kai Cheng Thom's speculative biomythography Fierce Femmes and Notorious Liars: A Dangerous Trans Girl's Confabulous Memoir . This abolitionism is grounded in a transfeminism that refuses trans inclusion and trans media citizenship, Asian Canadian assimilation and model minoritization, and state security. Instead it offers abolitionist paradigms for preventing and stopping interpersonal violence grounded in accountability, solidarity, collectivity, and loving justice. While Fierce Femmes recognizes that our individual and collective capacities for abolition and loving justice are limited by the harms and violences that we carry, it nevertheless imagines that we can address not only interpersonal violence, but also conflicts and harm emerging from racial settler colonialism through transfemme solidarity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,024
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,315 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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