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Enregistrement W2839819033 · doi:10.1386/qsmpc.3.2.191_1

The privilege of knowing better: Female millennial demographics and the representation of homophobia on teen TV

2018· article· en· W2839819033 sur OpenAlexaffabout
Wendy Peters

Notice bibliographique

RevueQueer Studies in Media & Popular Culture · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Feminism, and Media
Établissements canadiensNipissing University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeteronormativityGender studiesEthosSociologyHegemonyPrivilege (computing)Context (archaeology)PsychologySocial psychologyPoliticsHuman sexualityPolitical scienceHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The 2010–11 seasons of 90210 (2008–13), Degrassi (2010–15), Glee (2009–15) and Pretty Little Liars (2010–17) represent homophobia as arising from closeted teens, cisgender male ‘jocks’, racialized characters and immigrants. Rather than locating homophobia and heteronormativity within the social fabric and minds of all who have been steeped in American and Canadian hegemonic beliefs, homophobic characters are framed as rare, anachronistic and out-of-step with the seemingly post-homophobia ethos they exist within. Drawing on media trade publications, I place these patterns for representing homophobia in their market context, arguing that profit motives encourage representations of gay teens and homophobia that suggest homophobic beliefs are the domain of ‘others’, apart from the privileged viewer of teen TV: affluent, educated, female, white and non-white millennials aged 18–34. The target viewers are invited to see themselves as innocent and enlightened in relation to homophobic others, while prescribing a cure to homophobia that emphasizes individual change over social change.

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)0,002
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 enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,307 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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