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Enregistrement W7132949921

Birkin Bags and Beautiful People: How Fashion, Capital, and Fame Collide

2024· dissertation· W7132949921 sur OpenAlexaff
Jordan Foster

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2024
Typedissertation
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Feminism, and Media
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInfluencer marketingSocial mediaPresentation (obstetrics)IntermediaryProduct (mathematics)Fashion industryPromotion (chess)Digital mediaVisibility
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Web-based and mobile platforms such as Instagram have given rise to a cast of new stars and these stars possess significant market reach. Among them, fashion influencers—or widely followed digital content creators—stand out for their striking appearance and sartorial savvy. Acting as intermediaries and arbiters of taste, fashion influencers position products for social media users and help to shape their sale and promotion on behalf of brand partners online. Influencers’ ascent within the fashion industry has taken place alongside a broad scholarly debate on the democratic and inclusive potentials of social media applications, raising a number of questions related to contemporary changes in the organization and nature of labour online, and the range of ways in which platforms both challenge and reinforce existing inequalities and social privileges. How is labour managed and coordinated online, and against what constraints? In what ways is this labour rewarded? And, to whom do these rewards accrue? With these questions in mind, I turn to three empirical cases for study. Combining insights from in-depth interviews with influencers and the industry personnel who surround them with qualitative comments in reply to influencers’ content, I map the taken-for-granted avenues through which influencers’ labour and online presentation both reinforces and challenges existing inequalities. Though social media platforms can provide important opportunities for visibility to marginalized people, those who embody existing social privileges remain the most likely to receive lucrative brand work and product sponsorships. They are also more likely to garner symbolic wealth in the form of highly visible metrics including likes, comments, and follows. Influencers of colour and others who diverge from widely shared appearance norms, meanwhile, report significant obstacles to visibility online. For their part, talent agents and brand representatives de-centre matters related to inequality in their discussions on visibility and labour, appealing toward the importance of authenticity among influencers. These appeals toward authenticity, I argue, eclipse broader issues surrounding influencers’ labour and visibility, including the role that industry personnel play in moderating and constraining opportunities for diversity and inclusion online.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,117

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0310,036
Communication savante0,0190,016
Science ouverte0,0020,014
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,316 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2024
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