Analyzing Pluralized Moral Panics Using Morphological Framing: The Case of the Transgender Debate
Notice bibliographique
Résumé
This article presents a new theory of pluralized moral panics that can help researchers make sense of the uniquely inflected conflicts that arise in our highly fragmented and mediatized world. Section one expounds and critiques both the classic theory of moral panics developed by Stanley Cohen, and the polarized theory presented by Iwona Zielińska and Barbara Pasamonik. Section two expounds and revises Michael Freeden’s morphological theory of ideologies to present a theory that is applicable to contemporary pluralized moral panics. Section three applies the new theory to the current transgender debate. This pluralized moral panic is shown to have five features that distinguish it from classic and polarized panics: (1) the fragmentation of disputant groups; (2) the proliferation of ideologies and interpretative bubbles; (3) continual reframing and counter-framing; (4) discontinuous moral panics; and (5) ambiguous responsibilities. These features are explored with reference to a range of disputants, including those within the New Christian Right, trans activist groups, Donald Trump and the MAGA movement, gender critical feminists, and pro-trans feminists. The argument concludes in section four by summarizing the argument and its significance.
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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 | 0,009 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,037 |
| Communication savante | 0,010 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| 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 ».