Race, ethnicity, sexuality, and blood in contemporary black women´s speculative fiction
Bibliographic record
Abstract
Esta tese investiga como as questoes de raca, etnia e sexualidade sao discutidas no romance 'Fledgling' (2006) de Octavia Butler, no romance 'Brown Girl in the Ring' (1998) e no conto 'Greedy Choke Puppy' (2001) de Nalo Hopkinson, e no romance 'The Living Blood' (2001) de Tananarive Due. Essas obras sao exemplos de ficcao especulativa, um genero guarda-chuva que abrange outros, como ficcao cientifica, fantasia, horror e gotico, e que critica construcoes sociais e a sociedade atual ao criar seres e modos de vida alternativos. Escritas por mulheres negras nos Estados Unidos e no Canada e no final dos anos 1990 e comeco dos anos 2000, as obras analisadas aqui mostram que raca, etnia e sexualidade sao preocupacoes comuns das tres autoras. Isso porque tais questoes, construidas por discursos sociais e culturais que resultam em discriminacao e marginalidade, estao interligadas, principalmente nas vidas e identidades de mulheres negras. Este estudo discute como Butler, Hopkinson e Due usam o simbolismo do sangue em suas representacoes especulativas de raca, etnia e sexualidade. Mais especificamente, a representacao do sangue em suas obras aponta para a abjecao racial e sexual, para a ancestralidade negra, a linhagem familiar e os lacos etnicos das personagens, bem como para uma sexualidade transgressora e para a possibilidade de sustento, oferecendo discussoes especificas sobre raca, etnia e sexualidade sob a perspectiva de mulheres negras em um contexto contemporâneo. Suas obras imaginam um mundo em que a raca negra, as etnias de origem africana, a sexualidade feminina e a maternidade tem um papel fundamental para o futuro da humanidade, contradizendo, dessa forma, discursos racistas e sexistas ultrapassados e preconceituosos.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".