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Enregistrement W7132958946

Creative Becomings: Explicit Fanfiction, Reinventing Adolescence, and Queer Relationality

2022· dissertation· W7132958946 sur OpenAlexaff
Angela Fazekas

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2022
Typedissertation
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Games and Media
Établissements canadiensWomen's and Gender Studies et Recherches Féministes
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFandomQueerHuman sexualityMoral panicNarrativeTransgenderGenerative grammarQueer theoryYouth culture
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dissertation is an interdisciplinary study into the experiences of adolescent fans in online fan spaces, particularly as they interact with sexually explicit fanfiction. Drawing together the threads of queer theory, adolescent sexuality, critical race theory, and fan studies, I use debates about teenagers and access to pornographic fanfiction as a starting point for a wider consideration of queer adolescent fans, the generative capacity of fan creative writing, particularly of the pornographic sort, and the relationality between adult and teenage fans. Working from Jen Gilbert’s (2007) provocation that “rather than trying to extricate youth from risk, for adolescence to occur, a risk must be taken ... tolerating this view of adolescence as development will require something more of adults and sex educators: the risk of relationality” (50), I explore sexually explicit fanfiction written and read by teenagers which puts adults and adolescents into direct conversations about desire and sexuality. Given the moral panics about teenagers accessing sexual information and engaging with sexual narratives online, as well as discourses that cast any adult engaging in conversations about sexuality with teenagers outside of an institutional setting as inherently predatory, I question what fandom and sexually explicit fanfiction might offer us in terms of alternative forms of “growing up” and relationality outside of the discourses of protection and education. I thus draw on theories of storytelling, play, digital space, and sideways growth to explore how/if fandom can offer a more generative way of looking at teenage experiences in the digital realm. Working from an understanding of fanfiction as collective, intertextual, and generative storytelling, each chapter of my dissertation involves discourse analysis and a close reading of a mix of fan-generated texts, from fanfiction (including some of my own early writing) to the debates, discussions, and creative engagements with fanfiction stories on the Archive of Our Own, Tumblr, and Twitter. In looking beyond moral panics, and the dual impulses to educate and to protect, I seek to consider what kind of creative work teenagers can generate and what this work can do – both for teenagers and for adults who interact with them.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0110,026
Communication savante0,0100,009
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,338 · 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
Publié2022
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