MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2141531973 · doi:10.1177/1743872109339109

Having Your Porn and Condemning it Too: A Case Study of a “Kiddie Porn” Expose

2009· article· en· W2141531973 sur OpenAlexaffabout
Ummni Khan

Notice bibliographique

RevueLaw Culture and the Humanities · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Feminism, and Media
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPornographyRhetorical questionChild pornographySexualizationSociologyTabooNarrativeRhetoricMedia studiesPerformative utteranceContradictionVoyeurismAestheticsPsychologyCriminologyGender studiesPsychoanalysisArtThe InternetLiteratureHuman sexualityEpistemologyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2005, the Toronto Police Department’s Sex Crime Unit embarked upon the unprecedented move to go public with forensic evidence related to an on-going child pornography investigation. This strategy provided the public with exceptional glimpses into the taboo arena of child pornography. In this article, I trace the media coverage of this investigation to highlight the rhetorical and aesthetic components that, I posit, are related to a pedophilic logic. My goal is to reveal the latent but omnipresent desire encoded in the media narratives to imagine children and childhood in sexualized contexts. In particular, my analysis maps the literary and photographic aspects of the coverage to highlight the “performative contradiction” of the texts; though the media articulated a one-dimensional story of outrage and condemnation, the rhetorical and pictorial aspects of the story produced meanings that undermined the purported censure of child sexualization.

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)0,000
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 enseignants0,271
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations6
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueLaw Culture and the HumanitiesMême sujetGender, Feminism, and MediaTravaux en français237 207