Notice bibliographique
Résumé
African women’s emerging visibility as social and political actors has received a lot of attention in the past two decades. Scholars have explored women’s political movements and sociocultural activism from various perspectives to expose their contributions to social change. Although this scholarship has expanded to incorporate multiple voices as well as expose the contemporary strategies of resistance women engage in to overcome difficult challenges, there seems to be little research on ordinary women as they also confront their daily challenges in hope of improving their situations. This research takes up this gap by exploring a Ghanaian woman’s resistance in the face of medical adversity and the outcomes that emerged. I employ the concept of metis, taking definitions from scholars such as Flynn et al., Detienne and Vernant, Dolmage, and Hawhee, to examine how the woman negotiated her situation to bring it to the attention of health authorities and the general public. I use rhetorical analysis to interpret, analyze, and evaluate the rhetorical actions that took place in response to the issue. Through this research, it becomes evident that metis plays an important role in allowing us to better understand the ways women, especially the marginalized, resist oppression. The study also broadens our knowledge of African women’s strategies of resistance to include metistic strategies that the vulnerable employs to effectively negotiate adverse circumstances.
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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 | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,026 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| 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 ».