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Enregistrement W1990311293 · doi:10.1177/0959353515576528

“You Can’t Touch Me, You Can’t Touch Me”: Inter-gender violence and aggression in the PG era of World Wrestling Entertainment (WWE) programming

2015· article· en· W1990311293 sur OpenAlexaff
Betty Jo Barrett, Dana S. Levin

Notice bibliographique

RevueFeminism & Psychology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSexual Assault and Victimization Studies
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAggressionEntertainmentPsychologyNarrativeInterpersonal violenceSocial psychologyGender studiesPoison controlSuicide preventionSociologyMedicineArtMedical emergencyVisual arts

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cultivation theory posits that media sources may contribute to the development and subsequent internalization of distorted beliefs about violence by viewers. The present study examined representations of inter-gender violence and aggression in one form of violent media, World Wrestling Entertainment, from the period of 1 January to 1 July 2011 to assess narratives conveyed about violence between men and women. A total of 105 hours of televised episodes of World Wrestling Entertainment’s two highest rated shows were data sources for this analysis. Data were analyzed using qualitative content analysis. Three core themes pertaining to male–female violence were identified: (a) females as perpetrators of retaliatory physical violence against males, (b) males as perpetrators of physical, sexual, and verbal aggression to intimidate females, and (c) justifications for female violence against men behaving badly. Findings are considered in light of feminist and gender symmetry perspectives on male–female violence.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,256
Score d'incertitude au seuil0,560

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,320 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations4
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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