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Enregistrement W2980544864 · doi:10.3917/ds.433.0329

Le sexting secondaire chez les adolescent·e·s. Origine et enjeux d’une source de cyberintimidation

2019· article· fr· W2980544864 sur OpenAlexaff
Marion Desfachelles, Francis Fortin

Notice bibliographique

RevueDéviance et Société · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Feminism, and Media
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La pratique du sexting , contraction des mots « sex » et « texting », consiste à envoyer et échanger des contenus suggestifs ou sexuels. On parle de sexting secondaire lorsque le matériel est produit sans le consentement de la personne qui y figure et/ou rendu public et redistribué largement, donnant alors lieu à de la cyberintimidation. Bien que de nombreuses études se soient penchées sur cette pratique du sexting dit secondaire, celles-ci se sont souvent limitées à décrire ce phénomène sans tenter d’en distinguer les composantes. Le présent article a pour objectif de comprendre l’origine du phénomène du sexting et ses dérives ainsi que les enjeux de la réponse judiciaire qui y est associée. L’analyse de la littérature afférente a en effet permis de mettre en lumière trois éléments centraux de cette pratique : l’environnement virtuel et ses caractéristiques ; les caractéristiques des auteurs de sexting secondaire, des jeunes dont la maturité inachevée ne leur permet pas de saisir les conséquences de leur geste ; celles des victimes qui sexualisent leurs échanges et accordent une grande confiance tant à leur interlocuteur qu’aux outils utilisés pour envoyer du matériel. La réunion de ces trois éléments constitue ce que nous appelons une combinaison délétère, que l’appareil judiciaire a tenté de contrôler en utilisant une gamme de mesures allant de la décriminalisation à l’arrestation des victimes et des suspects.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,301 · 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'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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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