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Enregistrement W4413301366 · doi:10.1177/13675494251364728

The racial optics of crisis: Racialized innocence and the politics of care in adolescence

2025· article· en· W4413301366 sur OpenAlexaff
Cornel Grey

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Cultural Studies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation Discipline and Inequality
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInnocencePoliticsCriminologySociologyPolitical scienceRacial politicsGender studiesLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article examines Adolescence , the Netflix series exploring the radicalization of a white teenage boy through the lens of racialized empathy and incel ideology. While the show offers a nuanced portrayal of isolation, toxic masculinity and emotional repression, its silence on race is not neutral. Rather, it reflects a broader cultural framework in which white male anxiety is legible, redeemable and deserving of care. Drawing on scholarship in media studies, Black feminist theory and critical race analysis, I argue that Adolescence depends on the racial legibility of both its perpetrator and his victim. Jamie’s redemption arc is made possible by institutions (i.e. schools, media, mental health services) that often criminalize or abandon young people of colour. Meanwhile, the victim’s identity as a white girl reinforces dominant narratives of white femininity as inherently innocent and in need of protection, thereby eliciting a heightened moral response from the show’s audience. The article also situates incel discourse within a racialized fantasy of re-entitlement, where whiteness and male dominance are imagined as lost privileges. Ultimately, Adolescence invites reflection not just on masculinity and gender-based violence but also on the structural conditions that determine whose suffering is recognized and whose lives are treated as worth saving.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0190,036
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 GPT0,403
Écart entre enseignants0,357 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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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