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Enregistrement W4413127307 · doi:10.1177/13675494251357738

Manosphere creep: Emotional and hermeneutic labour in Netflix’s Adolescence

2025· article· en· W4413127307 sur OpenAlexaff
Meaghan Furlano

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Cultural Studies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Feminism, and Media
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmotional laborSociologyPsychologyGender studiesAestheticsSocial psychologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This short article examines the depiction of emotional and hermeneutic labour in the Netflix series Adolescence , which has sparked widespread cultural discourse around youth, masculinity and the mainstreaming of manosphere ideologies – what I term ‘manosphere creep’. These forms of labour are disproportionately performed by women across paid, ‘professional’ domains and unpaid, ‘private’ contexts. The analysis foregrounds not only the emotionally depleting nature of this labour in the series but also the exploitative dynamics it reveals, particularly within heterosexual and gendered relationships, where men often benefit from women’s labour without acknowledgement or reciprocity. Adolescence is valuable for the way it makes these gendered inequalities visible. Yet, it is remarkable how little cultural commentary has unpacked these glaring depictions. By tracing these patterns in Adolescence , the article addresses a gap in media analyses regarding the gendered allocation of emotional and hermeneutic labour in popular media texts. It further posits that this unequal distribution constitutes a pressing feminist issue that warrants deeper cultural and theoretical engagement.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,448
Score d'incertitude au seuil0,268

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,289 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
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