Public pedagogy on sexual violence: A feminist discourse analysis of YouTube vlogs after #MeToo
Notice bibliographique
Résumé
In this article, we report findings from a feminist discourse analysis of YouTube vlogs in which women and girls discuss and narrate their experiences of sexual violence. The analysis yielded three discourses and three counterdiscourses: the refusal discourse and the complicating consent counterdiscourse; the deviant perpetrator discourse and the community problem counterdiscourse; and the not that bad discourse and truth telling counterdiscourse. Our findings indicate that the YouTube vloggers simultaneously reproduce and resist dominant sexual violence discourses; they use both dominant and counterdiscourses to understand, situate, and make sense of their experiences of sexual violence. Counterdiscourses were constituted when vloggers resisted dominant discourses by pointing out their inconsistencies and fundamental flaws and presented alternative patterns of meaning. The #MeToo movement and YouTube’s nature as a narrative platform allowed the women and girls in our study to locate their stories of sexual violence within broader contexts and connect them to a continuum of experiences and a complex cultural problem. In a post-#MeToo world, the vloggers’ narratives evidenced their development of a digital networked feminist consciousness. Situated within feminist understandings of sexual violence and prevention education, as well as the emerging research on the #MeToo movement, this study contributes to the literature on public sexual violence pedagogy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».