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Record W2996278054 · doi:10.3138/cjfs.28.2.2018-0019

Queer Spectralities and Untimely Subjects: <i>Queer Ghost Hunters</i> and Paranormal Reality Television

2019· article· fr· W2996278054 on OpenAlexaffvenue
Kevin Chabot

Bibliographic record

VenueCanadian Journal of Film Studies · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicSexuality, Behavior, and Technology
Canadian institutionsUniversity of Toronto
Fundersnot available
KeywordsQueerHumanitiesArtEthnologySociologyGender studies

Abstract

fetched live from OpenAlex

Queer Ghost Hunters (Stu Maddux, 2016–) est une série Web de production indépendante, diffusée sur YouTube, dans laquelle des enquêteurs paranormaux queers cherchent à communiquer avec des fantômes queers du passé. La série met en scène une intervention dans une émission de téléréalité paranormale, dans laquelle le manque de contenu queer dans les émissions populaires comme SOS Fantômes est critiqué. Malgré des enquêtes de routine dans les prisons et les asiles psychiatriques, lieux traditionnels d’oppression pour les personnes queers, les fantômes queers ne sont pas recherchés dans la téléréalité paranormale moderne, ce qui fait que l’histoire des personnes queers et l’injustice dont elles sont victimes demeurent invisibles. Queer Ghost Hunters a pour but de remédier à cette invisibilité en tentant de communiquer avec des fantômes queers et de révéler le passé oublié. L’auteur affirme ici que Queer Ghost Hunters utilise la séance de spiritisme comme méthodologie historiographique mettant en lumière la présence fantomatique du passé absent. L’émission rejette la masculinité technophile affichée dans des émissions comme SOS Fantômes au profit d’une rencontre affective avec le spectral. Ce faisant, Queer Ghost Hunters résiste à une conception linéaire du temps comme étant associé au progrès, établissant le lien entre les économies temporelles du fantôme et du queer — qui rejettent de part et d’autre la stabilité de la progression linéaire, séquentielle en faveur d’un flux itinérant instauré par la simultanéité du passé, du présent et du futur.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.540
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.002
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.042
GPT teacher head0.326
Teacher spread0.283 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2019
Admission routes2
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