Black Girl Magic : la baladodiffusion par des femmes noires montréalaises
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire explore les apports et les stratégies de résistance des femmes noires montréalaises, à travers l’analyse de deux balados : Black Girls from Laval et Woke or Whateva. Grâce à une approche culturelle et féministe noire, j’explore comment ces balados, en tant que formes de médias alternatifs, contestent les discours socioculturels dominants au sein de la société en réponse à ce que l’on pourrait appeler l’ère « Black Lives Matter ». Plus précisément, cela porte sur les manières dont des jeunes femmes noires de Montréal ont utilisé la baladodiffusion pour représenter authentiquement les femmes et les communautés noires à Montréal. En partant d’un important cadre historique et théorique, les deux balados étudiés se situent dans une tradition de résistance féministe noire. Dans les épisodes étudiés, les animatrices Naïla, Christle, Laurie (Black Girls from Laval), ainsi que Titi et Beck (Woke or Whateva), mettent en évidence les expériences vécues par les personnes noires dans la ville. Elles démontrent et déconstruisent les stéréotypes racistes et sexistes véhiculés par les médias dominants à l’égard des femmes noires, et elles encouragent l’engagement communautaire. Ce projet, à partir des balados étudiés, souligne aussi l’importance d’amplifier les points de vue exprimés par des voix marginalisées. Elles ouvrent de nouvelles voies de réflexion sur divers enjeux sociaux, notamment sur la question de la prédominance du racisme systémique au Québec. En se concentrant sur les expériences des femmes noires à Montréal, ce mémoire contribue à la littérature existante sur le féminisme noir au Canada. Elle montre comment ces femmes affrontent l’oppression, en font l’expérience et la contestent de manière créative, par des moyens plus concrets pour les personnes issues de communautés marginalisées.
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 | 0.021 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".