“Toxic Masculinity” in the age of #MeToo: ritual, morality and gender archetypes across cultures
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to take the “toxic masculinity” (TM) trope as a starting point to examine recent cultural shifts in common assumptions about gender, morality and relations between the sexes. TM is a transculturally widespread archetype or moral trope about the kind of man one should not be. Design/methodology/approach The author revisits his earlier fieldwork on transnational sexualities against a broader analysis of the historical, ethnographic and evolutionary record. The author describes the broad cross-cultural recurrence of similar ideal types of men and women (good and bad) and the rituals through which they are culturally encouraged and avoided. Findings The author argues that the TM trope is normatively useful if and only if it is presented alongside a nuanced spectrum of other gender archetypes (positive and negative) and discussed in the context of human universality and evolved complementariness between the sexes. Social implications The author concludes by discussing stoic virtue models for the initiation of boys and argues that they are compatible with the normative commitments of inclusive societies that recognize gender fluidity along the biological sex spectrum. Originality/value The author makes a case for the importance of strong gender roles and the rites and rituals through which they are cultivated as an antidote to current moral panics about oppression and victimhood.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,014 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».