From “Bad Apples” to “Toxic Masculinity”: Framing Blame in Media Narratives of Elite Boy Violence
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT This paper investigates how mainstream newspapers framed a gang sexual assault at an elite all‐boys school. While past research has found that the media often portray elite‐boy violence using a “bad apple” or “boys will be boys” narrative, coverage of this case appeared to adopt a gendered and sociological lens, linking the assault to toxic masculinity, school culture, and systemic bullying. Drawing on feminist and sociological research, I argue that these framings, while seemingly more critical, ultimately shifted blame away from elite actors and institutional systems. In this case, the media invoked masculinity and culture as vague, depoliticized concepts that cast the boys as products of a broken environment and the school as a passive backdrop, rather than naming them either as agents or enablers of harm. I term this phenomenon privilege diffusion, a rhetorical strategy that uses structural language to diffuse blame for those with institutional privilege. Rather than concentrating blame, privilege diffusion disperses responsibility so widely that no single actor, institution, or structure is held to account. I contend that while the media may be receptive to sociological and gender‐based critiques, they often deploy them in ways that reinforce the very privilege they claim to expose.
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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 | 0,001 |
| 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 ».