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Enregistrement W4381487543 · doi:10.1086/724241

Speaking of Failure: Modern Masculinity and Medieval Confession

2023· article· en· W4381487543 sur OpenAlexaff
Jennifer Garrison

Notice bibliographique

RevueSigns · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Roles and Identity Studies
Établissements canadiensCalgary Laboratory Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPenitentialConfession (law)MasculinityPatriarchyPower (physics)Gender studiesSociologyHegemonyHegemonic masculinityHistoryLawPolitical sciencePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Modern hegemonic masculinity often entails a focus on the past, a longing for an imagined time when men had more authority and power. I argue that this orientation toward the past stretches back to the Middle Ages. Specifically, the discourses surrounding medieval confession—the mandatory ritual of confessing one’s sins to a priest—continue to shape how white men assert their own power and domination in modern North America. In Europe’s Middle Ages, guides to confession encouraged men to assert their patriarchal authority by narrating their own past failures. Through an analysis of representative medieval penitential manuals, I show how confession became a discursive tool for men to imagine themselves in positions of social and moral superiority. This penitential tradition’s continuing influence is particularly evident in North America’s booming men’s self-improvement culture and the growing nostalgia for historical versions of masculinity. By narrating the sins of their own past and their collective flawed past as men, North American men enact a modern penitential masculinity that does not undermine patriarchy but rather justifies their place as powerful men within it. Western patriarchy has long relied on a penitential model of masculinity that deploys men’s past failures—both individual and collective—as a justification for future gendered domination.

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)0,003
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,040
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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