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Ela te picou: o sexo entre hijras e homens na Índia rural

2024· article· pt· W4406385699 on OpenAlexaff
Vaibhav Saria, João Victtor Gomes Varjão, Murilo Souza Arruda

Bibliographic record

VenuePonto Urbe · 2024
Typearticle
Languagept
FieldArts and Humanities
TopicSouth Asian Cinema and Culture
Canadian institutionsSimon Fraser University
Fundersnot available
KeywordsGender studiesSociologyPsychology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Este artigo estuda o desejo dos homens em ser penetrados por hijras, pessoas geralmente referenciadas como o “terceiro gênero” da Índia ou traduzidas como mulheres trans. Ao estudar esse desejo específico, não apenas mostro como a sexualidade sempre ultrapassou as regras prescritas, culturais ou não, mas também como os significados se vinculam a corpos, atos, desejos e sexualidade. Em outras palavras, a relação citacional entre corpos, sexualidade e gênero não só pode ser performada, mas também transfigurada em função de desejos e relações. As hijras têm sido estudadas intensivamente na saúde pública nos últimos vinte anos como uma população de alto risco para o HIV. Ao mesmo tempo, um corpo impressionante de estudos emergindo da antropologia mostrou como o binarismo hetero/homo é insuficiente para entender como a sexualidade é vivida no sul da Ásia. Com base em pesquisa etnográfica realizada regularmente entre 2008 e 2018 nos distritos rurais de Orissa, um estado no leste da Índia, entre trabalhadoras do sexo hijra, estudo os encontros sexuais entre hijras e seus clientes. Faço isso para argumentar contra uma compreensão empobrecida da sexualidade culturalmente determinada. Em outras palavras, embora as hijras e os homens estivessem mais do que cientes dos significados que a penetração implicava, seus desejos iam além de seguir regras preestabelecidas.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.103
Threshold uncertainty score0.205

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0040.002
Scholarly communication0.0040.001
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.001

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.

Opus teacher head0.013
GPT teacher head0.224
Teacher spread0.211 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
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".

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Published2024
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