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Enregistrement W2906141972 · doi:10.7202/1075768ar

Humiliation, responsabilisation et moralisation dans les discours sur le partage d’images intimes chez les jeunes

2021· article· fr· W2906141972 sur OpenAlexaffvenueabout
Élisabeth Mercier

Notice bibliographique

RevueRevue Jeunes et Société · 2021
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueSexuality, Behavior, and Technology
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article porte sur les discours entourant le partage, consensuel ou non, d’images à caractère sexuel (sextage, porno revancharde) chez les jeunes. Ce phénomène suscite inquiétude et indignation à l’heure actuelle et fait l’objet d’une couverture médiatique intense, de campagnes de prévention et de mesures législatives spécifiques au Québec et ailleurs en Occident. L’article présente les résultats d’une analyse critique des discours médiatiques et légaux qui produisent le partage d’images intimes chez les jeunes comme un problème public nécessitant des solutions. Les documents soumis à l’analyse proviennent des articles et des reportages publiés dans la presse écrite francophone ainsi que des principales mesures de prévention mises en place au courant de l’année 2017 au Québec. Réalisée à partir d'un cadre théorique féministe dit sexe-positif, l'analyse montre comment les discours à l'égard du partage d'images intimes chez les jeunes reproduisent les normes conventionnelles de la sexualité et le double standard qu'elles supportent. Notamment, ces discours produisent le partage d’images intimes comme une pratique foncièrement malsaine et dangereuse, surtout pour les jeunes filles. Conséquemment, la majorité des mesures proposées ciblent d’abord les filles qui sont invitées à se responsabiliser et se soucier d’elles-mêmes afin d’éviter les risques liés au partage d’images intimes, à commencer par celui de leur humiliation sexuelle (slut-shaming).

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,338
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,302 · 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.

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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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