Animal Metaphors and University Rape Culture: A Look at Violence against Women on Campuses in Canada, Spain, Australia, Mexico, and the USA
Notice bibliographique
Résumé
This article focuses on animal metaphors in real cases of rape culture in universities in the Anglophone and Hispanophone worlds. To this aim, it analyzes the animal metaphors permeating several episodes of violence against female students perpetrated on campuses in Canada, Spain, Australia, Mexico, and the USA in the last decades (2000-2024). A total of 6 cases are studied. Apart from reflecting the (ab)use of animal metaphors in cases of rape culture in the higher educational system, this selection was made considering the different types of contexts and media where the metaphors are encountered within the university setting. Some of the animal metaphors are found in the names of parties that portray female students as «bitches». Others belong to WhatsApp groups where male students self-identify as predatory animals planning a gang rape. They are also part of dorm’s publications and emails that label female students as prey to be hunted. Even bathroom graffiti display metaphoric fauna that renders female students as pigs. Through the lens of Conceptual Metaphor Theory, which underscores the pivotal role played by metaphor in both cognition and action, and Critical Discourse Analysis, which highlights how language (re)produces ideologies, social inequalities and power relations, the paper shows how college students resort to the zoomorphic scenario to promote and legitimize (sexual) violence against women. Male students describe their female peers as «cows», «seals», «pigs», «bunnies», «kittens», «bitches», and «chicks» to sexualize and deride them physically, morally, and intellectually. They also cast themselves as predatory animals— «wolves», «studs», «eagles», and «hawks» —to make sense of heterosexual relationships, explain their sexual urges and violent behaviors. These animal metaphors that permeate students’ college life are ultimately part of university rape culture in the English and Spanish-speaking worlds.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,011 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».