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Enregistrement W4366827041 · doi:10.5430/wjel.v13n5p450

Changing the Perceptions: Tracing Feminist and Postfeminist Apprehensions of Rape Culture in Sohaila Abdulali’s What We Talk About When We Talk About Rape

2023· article· en· W4366827041 sur OpenAlexvenueno aff
Silpa K. Asok, Anu Baisel

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of English Language · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Feminism, and Media
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPatriarchyMythologyGender studiesNarrativePerceptionCriminologyPower (physics)SociologyPsychologyHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rape is the linchpin of patriarchy. The prevailing perception of rape and rape victims is an important matter of discussion as many people still believe in rape myths. Writer, activist, and rape survivor Sohaila Abdulali’s personal narrative What We Talk About When We Talk About Rape questions gender roles and the patriarchal system. She describes how erroneous beliefs about rape, rapists, and rape victims affect society and leads to victim blaming, slut shaming, and questioning the behaviour of women. Rape myths, which are by-products of patriarchy, rationalise sexual violence and promote animosity toward the victims. In the book, Abdulali urges society to shift its focus from women as victims to men as rapists. By depicting the real incidents, the author shows how men use power to justify rape and sexual assault. Born in India, she takes the issue of rape to the global level by addressing rape cases from all around the world to show how rape affects people from various communities and cultures. This paper seeks to explore the ways in which Sohaila Abdulali deals with the issue of rape with reference to gender, race, and class. The paper also looks at how much society has changed over time in terms of its perceptions of rape and rape victims while there are many people who still adhere to the old gender stereotypes. The study draws on feminist and postfeminist theoretical elements to address the issue of rape.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0110,015
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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