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Enregistrement W4413809125 · doi:10.1111/1468-229x.70052

State of the Field: The History of Masculinities

2025· article· en· W4413809125 sur OpenAlexaff
Erica L. Fraser

Notice bibliographique

RevueHistory · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Roles and Identity Studies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésState (computer science)Field (mathematics)HistoryComputer scienceMathematicsPure mathematicsAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This State of the Field article discusses how, when and why the history of masculinities has emerged since the 1980s, and why it continues to be an important research field today. The article begins with the field's multiple origin stories and then discusses its expansion in chronology, geography and theme, as well as newer directions for masculinities in disability history, trans history and Indigenous history. Many scholars involved in this history over the years have openly wondered whether it remains useful, or whether analysing categories of privilege like masculinities only turns the lens back on men as default historical actors, to the detriment of marginalized peoples and themes. However, this article argues that the history of masculinities has done and continues to do important work in demonstrating to other academic disciplines that masculinities are never static or fixed but dynamic and shifting according to historical time and place. The article concludes that with the rights of women and transgender people increasingly under threat in the United Kingdom and North America as well as globally, it is essential for scholars to continue to historicize masculinities, patriarchal constructs and men's relationships to power. Historians are poised to help bridge the gap between the ivory tower and various publics, moreover, who continue to create and consume their own historical narratives about masculinized behaviours and expectations in the past and today.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0080,027
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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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