TINDER FOR TEENS: AN IN-DEPTH EXPLORATION OF YOUTH INTIMATE CULTURES AND SEXUAL AND GENDER-BASED VIOLENCE ON SNAPCHAT
Notice bibliographique
Résumé
Snapchat has long been a pivotal space for youth digital intimate and sexual cultures, as well as gendered and sexual risks and harms. Despite being one of the most widely used social media platforms among youth in England and America, there has been little in-depth research that connects Snapchat’s unique features and affordances with an analysis of young users’ practices, behaviours, and experiences on the platform. Responding to this gap, our paper explores our mixed-methods research findings on British young people’s diverse social, sexual, and intimate experiences on Snapchat. We explore how Snapchat’s unique features, such as disappearing images (“Snaps”), algorithmic friend recommendations (“Quick Adds”), and user engagement metric ("Snapscores”), form new conditions and environments for young people’s experiences of digital courtship, sexting, and sexual and gender-based violence. In addition, we contextualise youth user experiences with Snapchat’s community guidelines, safeguards, and protections for youth, which we argue fail to understand or address the actual lived experiences of youth users. We conclude with recommendations for interventions dedicated to increasing platform-specific digital literacy (particularly for parents, policymakers, and educators), and preventing and responding to youth experiences of online gendered risks and harm—while upholding their digital and sexual rights.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».