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Enregistrement W1916801034 · doi:10.22230/cjc.2011v36n4a2419

Cutting, Driving, Digging, and Harvesting: Re-masculinizing the Working-Class Heroic

2012· article· en· W1916801034 sur OpenAlexaffvenue
Augie Fleras, Shane M. Dixon

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Communication · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Roles and Identity Studies
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrativeHegemonic masculinityWorking classDiggingMasculinityHegemonyGender studiesIdeologySociologyBlue collarClass (philosophy)AestheticsHistoryLiteraturePolitical scienceArtPoliticsLawEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Television portrayals of working-class males in blue-collar jobs have in the past proven unflattering at best, demeaning at worst. But a new breed of unscripted TV shows articulates a fundamentally different narrative about the unsung heroism of working-class men. This article explores the narratives and images associated with the re-masculinization of blue-collared working-class males as real men in contrast to conventional working-class misrepresentations as persons lacking self control, motivation and commitment. This genre of “macho” male programs constitutes a key ideological tool by which “hegemonic” narratives of conventional masculinity are internalized through the “pleasures of the media.” The authors conclude that, despite the recent valorization of blue-collar values, contributions, and identities, representational distortions and content omissions persist in portraying working-class realities.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,780
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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