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Enregistrement W3047203811 · doi:10.1080/19419899.2020.1806915

Stacys, Beckys, and Chads: the construction of femininity and hegemonic masculinity within incel rhetoric

2020· article· en· W3047203811 sur OpenAlexaff
Lauren Menzie

Notice bibliographique

RevuePsychology and Sexuality · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Feminism, and Media
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFemininityMasculinityGender studiesPerformative utteranceSociologyHegemonyAestheticsPoliticsPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper explores the discursive constructions of femininity and masculinity expressed by incels. Situated within a new wave of misogyny, incels blame feminism for disrupting a natural order whereby women and broader societal structures are organised around heterosexual, monogamous couplings. Using femmephobia as a lens, I consider how incels employ heteropatriarchal conceptions of emphasised femininity to both devalue women and describe pervasive social conditions that force them to remain celibate. Femmephobia casts feminine expressions as inherently performative and directed towards a masculine subject. Through an online ethnography of incel-identified subreddits and a deep-reading of Elliot Rodger’s manifesto, this paper situates incel discourse within contemporary work on critical femininity. It finds that incels use gendered actors to illustrate and explain their status as incels. Further, these actors all operate within heteropatriarchal understandings of gender, and operationalise femininity or hegemonic masculinity for social capital. Through the use of these actors, incels demonstrate how they view sexual access and relationships as a unique form of capital that they are denied. Taking gender as its starting point, this paper contributes to the emerging field of critical femininity through an understanding of the misogyny and femmephobia expressed by incels through the use of gendered actors.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0060,030
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations105
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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