Notice bibliographique
Résumé
Today, cisgender (or cis for short) typically refers to someone whose gender “aligns with” or “matches” their sex assigned at birth. In this essay, I track and analyze how that dominant sense of cis arose. I identify three primary forces that helped mainstream the term and its current definition: Julia Serano’s Whipping Girl, Sam Killerman’s “Cisgender Privilege” checklist, and South Park’s “Cissy” episode. Analyzing these key moments, I argue that cis gets mainstreamed through its depoliticization and rarefaction. That is, it comes to modify a sense of self between the ears rather than serve as a militant term deployed in coalitional politics. I further argue that cis gets mainstreamed through a practice of citational injustice, according to which trans community conversations go largely unengaged and uncited. In closing, I argue that if we are to continue to use cis in trans, queer, feminist, and allied circles, it must be rerooted in the political history of trans community conversations and at the nexus of multiple co-constitutive assemblages of power-knowledge. Cis is best used as a term to diagnose a complex system of institutional legibility and legitimacy, not a private assessment of sex/gender.
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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 | 0,015 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,047 |
| Communication savante | 0,024 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,003 |
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 ».