Kennir vestrænt samfélag í brjósti um konur? Brjóstastækkanir í ljósi félagsfræðilegra kenninga
Bibliographic record
Abstract
Þessi ritgerð fjallar um brjóstastækkanir í félagsfræðilegu samhengi og er skoðað hvort við sem einstaklingar höfum vald til þess að taka ákvarðanir sjálf varðandi útlit okkar eða kemur þrýstingur frá samfélaginu um það. Skoðað verður út frá kenningalegu samhengi, af hverju velur fólk að fara í fegrunaraðgerð og hvað það er sem hefur áhrif á val þess. Gerir samfélagið of miklar kröfur um hvernig við eigum að líta út eða er það mál á ábyrgð einstaklinganna sjálfra? Hvaða hlutir eru það sem hafa áhrif á val okkar um útlit? Skiptir máli hvaðan við erum, hvaða samfélagsstétt við tilheyrum eða hefur það áhrif hvort einstaklingar eru karlkyns eða kvenkyns? Skoðað verður hvaða öfl hafa áhrif á hvernig við sjáum okkur sem einstaklinga. Þau áhrif virðast meiri á líkama kvenna en karla, það getum við séð með að horfa á fæðingar og hvernig búið er að sjúkdómsvæða hana. Samkvæmt læknastéttinni og samfélaginu eiga konur helst að fæða börn sín inni á spítölum. Einnig er fjallað um klám og klámvæðingu, hvernig hún hefur bein og óbein áhrif á gildismat samfélagsins. \n Skoðaðar verða kenningar innan félagsfræðinnar og séð hvernig nokkrir kenningasmiðir innan hennar líta á samfélagið sem félagsleg smíð. Einnig gerði ég eigindlega rannsókn. Þar voru tekin viðtöl við fjögur ungmenni á aldrinum 15-17 ára og athugað hvernig þau upplifa samfélagið, hvort þau finni fyrir þrýstingi og hvaðan þau fá hugmyndir um útlit sitt og annarra. Viðtölin voru greind niður í þemu eftir Vancouver skólanum í fyrirbærafræði og þannig lesið úr svörum ungmennanna.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.176 | 0.122 |
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".