Neurodivergente, Queer e/ou Trans, Femme: pode "neurofemme" ser (mais que) teoria?
Bibliographic record
Abstract
Este artigo parte dos estudos de femme, neuroqueer e neurotrans, bem como estudos de deficiência acadêmicos e ativistas de justiça da deficiência, explorando as possibilidades políticas e de uma sub-cultura da deficiência geradas quando posicionalidades queer feminas, trans e neurodivergentes – que agrupo sobre a categoria “neurofemme” são uma demanda epistemológica, metodológica e ética, política e sub-cultural. É um exercício esperançoso para imaginar uma jornada “neurofemme” como posicionalidade estrutural, bem como enquanto identidade política que pode forjar solidariedades críticas com mulheres diversamente oprimidas, assim como pessoas trans e/ou queer historicamente excluídas. Está imbuído por um senso de equidade anti-capacitista, não neuronormativo, anti-classista e também anti-racista – que se expressa tanto estruturalmente como nos espaços mais íntimos do cotidiano. “Neurofemme” reconhece que mulheres trans e/ou queer – cuja homogeneidade é ativamente procurada pelas tecnologias capitalistas homonormativas e transformadoras do poder – também são neurodivergentes e que o excepcionalismo LGBT implica neurotipicalidade obrigatória e um desempenho incansável da neuronormatividade. A teoria “Neurofemme”, ao desafiar às convenções de corponormativas e neurotípicas que marginalizam a feminilidade de forma interseccinoada, imagina possibilidades equitativas. Ao mesmo tempo interroga os efeitos políticos e subculturais que afetam as “neurofemme” e como suas vidas podem ser apoiadas quando o termo é pronunciado com uma intencionalidade político-cultural.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
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".