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Enregistrement W3123334022 · doi:10.5539/ass.v17n2p17

Objectification and Sensibility: A Critical Look at Sexism as Subtext in Postfeminist Advertising

2021· article· en· W3123334022 sur OpenAlexvenueno aff
Stephen T. F. Poon

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMedia, Gender, and Advertising
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFemininityObjectificationSensibilitySubtextPsychologyAdvertisingMasculinitySociologyAestheticsSocial psychologyGender studiesArtPolitical scienceLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper explores the phenomenon of sex in advertising to understand the relationship between objectification of gender, sex, sexuality and representations of femininity through advertising subtexts, processes and discourses. Literature shows the usage of sexism in advertising and marketing veers in extreme scopes between blatant explicitness and stylish subtlety, depending on the cultural contexts and norms of the target market. Using qualitative case examples, advertising campaigns highlight objectification of sexual desires as an antithesis of postfeminist thought. Rhetorical analysis was performed on advertisement samples, building from postfeminist perspectives in marketing theories. Examples of visual rhetoric in beer, feminine product commercials and social cause campaigns are discussed. Findings demonstrate cultural expressions of postfeminist sensibility adapted for specific femininity contexts. Overall, sexism subtexts are shown to be a continued challenge in developing persuasive advertising rhetoric for the postfeminist era. Non-translatability and cultural adaptations to consumer segments suggests that the use of sex to visually communicate marketing information to an increasingly diverse marketplace face much social pressure today than in the past. Femininity themes in postfeminist advertising could be more effectively portrayed through subtle techniques such as irony and sarcasm, and in more inclusive, diverse, pragmatic and respectful femininity representations.

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)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,503
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,332 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2021
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