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Enregistrement W2148580571 · doi:10.7202/045664ar

La contestation des discours sur l’obésité : YouTube et la femme « grosse » parrhésiaste

2011· article· fr· W2148580571 sur OpenAlexvenueno aff
Stephanie Mackay, Christine Dallaire

Notice bibliographique

RevueRecherches féministes · 2011
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Feminism, and Media
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans la société occidentale, les constructions discursives dominantes définissent les « gros » corps comme des corps malades qui manquent de volonté pour gérer leurs désirs. Ces discours néolibéraux laissent aussi entendre que le corps serait un objet mesurable distinct du corps vécu. Les femmes « grosses » sont assujetties aux discours néolibéraux sur l’obésité, mais aussi au « savoir » sur la féminité (hétérosexuelle); elles sont donc jugées et dénigrées puisqu’elles ne se conforment pas aux normes sociales de ces deux espaces discursifs. Toutefois, certaines d’entre elles résistent en problématisant l’identité féminine que génèrent les discours dominants sur l’obésité. En effet, dans une recherche procédant à une analyse foucaldienne des discours de quatre vidéos produites sur YouTube par des femmes qui se disent « grosses » et des commentaires que ces vidéos ont suscités, les auteures ont constaté que YouTube offre aux femmes une plateforme pour pratiquer la parrhésie, ce que Foucault décrit comme l’acte de dire la vérité sans peur. Utiliser YouTube pour parler sans peur de ses difficultés avec les constructions discursives dominantes du corps féminin « gros » favorise une forme d’attention à soi qui peut aider les femmes à contester les discours dominants sur l’obésité. Même si elles ne parviennent pas à se libérer complètement de ces discours, elles peuvent, grâce à l’auto(re)présentation parrhésiastique dans YouTube, se voir sous un jour nouveau et contribuer à la production et à la reproduction de contre-discours sur le corps féminin « gros ».

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,168
Score d'incertitude au seuil0,334

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,007
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,258
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,125 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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