MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2993936446 · doi:10.15167/2279-5057/ag2019.8.16.1114

Subscription Intimacy: Amateurism, Authenticity and Emotional Labour in Direct-to-Consumer Gay Pornography

2019· article· en· W2993936446 sur OpenAlexaff
Daniel Laurin

Notice bibliographique

RevueUniversità degli Studi di Genova · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSexuality, Behavior, and Technology
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPornographyAmateurMainstreamCasualAutonomyAdvertisingSociologyEmotional laborPolitical scienceSocial psychologyPsychologyBusinessLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: As pornography studios deal with declining profits and performers work to survive on decreasing scene rates, direct-to-consumer platforms such as OnlyFans are being hailed by some as saviours of the industry. Exemplifying the promises of the current gig economy, these platforms claim to offer supplemental income and autonomy and have been praised by journalists as addressing market demand for intimacy in a mainstream pornographic landscape largely devoid of it. But these platforms can also be seen as another example of the emotional labour that is increasingly required of porn performers. This includes performers depicting “authentic” desire in their videos, participating in on-camera interviews, and engaging with fans across multiple social media networks with differing regulations around nudity that can be challenging for adult performers to navigate. This article situates these direct-to-consumer platforms within the larger history of gay porn production, amateur video, and discourses of authenticity, and considers the possibilities of monetizing new forms of emotional labour, or what I refer to as “subscription intimacy.” Keywords: gay pornography, authenticity, amateur pornography, emotional labour, social media.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,011
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0000,007
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,262 · 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'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

Citations56
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueUniversità degli Studi di GenovaMême sujetSexuality, Behavior, and TechnologyTravaux en français237 207