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Record W4411985681 · doi:10.15353/cjds.v12i2.1020

Création d’une communauté réunissant les études queer sur le handicap : leçons tirées de l’escargot

2023· article· fr· W4411985681 on OpenAlexvenueno aff
Harvey Humphrey, Jenny Slater, Edmund Coleman-Fountain, Charlotte Jones

Bibliographic record

VenueCanadian Journal of Disability Studies · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicEducation, sociology, and vocational training
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsBiology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article décrit le Queer Disability Studies Network (Réseau d’études queer sur le handicap), un espace créé pour les universitaires et les militantes et militants des études queer sur le handicap afin de bénéficier de solidarités, au sein des études sur le handicap, queer, trans et intersexe, en particulier pour les personnes marginalisées en raison de la queerphobie, de la transphobie, de l’intersexephobie et du capacitisme. Cet espace permettrait aussi d’alimenter les échanges d’idées d’une discipline à l’autre. Le réseau a été créé pour s’opposer à l’institutionnalisation d’idées qui délégitimiseraient les vies et les identités trans au sein du milieu universitaire et offre un espace de solidarité et de résistance au sein de l’université néolibérale capacitiste. L’article fournit une explication des origines du réseau. Puis, il utilise le motif de l’escargot symbolisant le réseau pour organiser les apprentissages des études trans, queer, intersexes et sur le handicap en un ensemble de « leçons » pour les groupes cherchant à développer des solidarités au sein des communautés universitaires et militantes. Ces leçons soulèvent des questions cruciales liées aux concepts de 1) chez-soi, 2) temporalités et mobilités et 3) incarnations et vulnérabilités. Nous concluons en discutant des implications de ces leçons pour la pratique des solidarités et des politiques de coalition en des temps contestés.

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)0.011
metaresearch head score (Gemma)0.010
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: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.038
Threshold uncertainty score0.089

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0110.010
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0170.025
Scholarly communication0.0140.011
Open science0.0010.013
Research integrity0.0030.006
Insufficient payload (model declined to judge)0.0120.001

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 head0.450
GPT teacher head0.462
Teacher spread0.012 · 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
GenreOther

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
Published2023
Admission routes1
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