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Enregistrement W2897226261 · doi:10.1108/sbr-07-2018-0070

“Toxic Masculinity” in the age of #MeToo: ritual, morality and gender archetypes across cultures

2018· article· en· W2897226261 sur OpenAlexaff
Samuel P. L. Veissière

Notice bibliographique

RevueSociety and Business Review · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePsychology of Moral and Emotional Judgment
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrope (literature)MoralityArchetypeSociologyMasculinityVirtueGender studiesOppressionValue (mathematics)AestheticsEpistemologyPoliticsLawLiteraturePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,750
Score d'incertitude au seuil0,309

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,224
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,162 · 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'étudeObservationnel
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

Citations63
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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