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Enregistrement W4410829419 · doi:10.1080/23268743.2025.2491506

The limits of ‘zero tolerance’ policies for animated pornographic media

2025· article· en· W4410829419 sur OpenAlexafffund
Aurélie Petit

Notice bibliographique

RevuePorn Studies · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSexuality, Behavior, and Technology
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesUniversity of OttawaMicrosoft Research
Mots-clésZero (linguistics)Zero toleranceComputer sciencePolitical scienceLinguisticsPhilosophyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article examines how policies over animation on pornographic platforms fail to take into consideration its nature as manufactured media, a genre category that now encompasses cartoons and artificially generated moving images. Looking at 30 pornographic platforms' policy documents, it takes as an example the challenging articulation of the highly regulated Child Sexual Abuse Material (CSAM) category when the content is non-photorealistic animation: what compliance issues might uploaders face when moderators apply live-action governance frameworks to animated content? Specifically, the article looks at the consequences of ‘zero tolerance’ arguments used by policymakers that blur together the potential harms existing in either manufactured or live-acted media, without proper distinction between both. From there, it argues that the moderation of animation on pornographic platforms must instead consider that non-photorealistic animated pornographic media emerges from an adult subculture with its own history and inner ethical debates, is inseparable from systemic power dynamics of media representation within the animation industry, and cannot be disassociated from the labour that constitutes its creative force. By demonstrating that current policies do not account for the specific needs that animation asks for, the article argues that platforms are left ill-equipped to moderate non-photorealistic, artificially generated pornography.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,662
Score d'incertitude au seuil0,424

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,316 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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