Pornographisation de la culture populaire : analyse de contenu des vidéoclips
Notice bibliographique
Résumé
La recherche qui suit consiste en une analyse des vidéoclips de musique, mais plus précisément l’influence pornographique dans les vidéoclips de musique. L’arrivée des médias de masse a permis à la pornographie à s’introduire dans des éléments qui ne lui étaient pas auparavant accessibles. Nous retrouvons maintenant les codes pornographiques et techniques de caméra utilisé dans les films pornographiques au sein des vidéoclips. \nCette étude a deux composantes, premièrement une analyse des liens entre l’industrie pornographique et l’industrie de la musique et, deuxièmement, deux différentes analyses de contenu des vidéoclips diffusés par la chaîne de télévision Much Music. La première analyse concerne une émission spécialisée diffusée l’hiver 2007 intitulée « The top 50 sexiest music videos » et la deuxième couvre les vidéoclips diffusés du top trente de la période de janvier 2009 à avril 2009. \n\tEn comparant nos trouvailles à ceux des autres chercheurs, il est possible de postuler qu’il y a aujourd’hui une importante augmentation de la représentation sexuelle implicite et explicite dans les vidéoclips. Les liens établis entre l’industrie pornographique et l’industrie de la musique sont désormais directs.
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 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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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.
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 ».