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Portrait de l’homosexualité masculine dans le roman francophone contemporain pour adolescents et jeunes adultes– France, Belgique et Québec.

2023· dissertation· W7151760300 sur OpenAlexaboutno aff
Baptiste Bertrand

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Studies in Language
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFrenchPortraitEthnographyDecolonization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Depuis le début des années 2000, un nombre de plus en plus important de romans pour adolescents représente l'homosexualité et font du héros homosexuel un personnage de fiction. Faut-il en conclure que les mentalités progressent en faisant de la diversité sexuelle une thématique de la littérature de jeunesse ou au contraire que ces représentations évoquées perpétuent en réalité une image stéréotypée de l'homosexualité masculine ? Notre étude s'attache à la représentation de l'homosexualité, notamment à travers le personnage homosexuel masculin dans le roman francophone contemporain pour adolescents. Elle l'appréhende dans le contexte social ainsi que géographique qui l'accompagne. Les limites spatiales ont été fixées à trois pays représentatifs de la francophonie : la France, la Belgique et le Québec. Le roman francophone pour adolescents ancre dans la fiction des normes esthétiques et culturelles qui invitent le lecteur à une réflexion sur l'homosexualité. C'est à travers des thématiques récurrentes que ces ouvrages manifestent les préoccupations contemporaines d'un personnage homosexuel, adolescent dans la majorité des cas. Alors comment les auteurs empoignent-ils ce sujet ? Et de quelles manières ces romans tombent-ils entre les mains des adolescents francophones ? Autant de questionnements dont s'empare notre étude autour d'une problématique qui les rassemble : quelles représentations de l'homosexualité masculine et du personnage homosexuel masculin ces romans francophones proposent-ils à l'adolescent lecteur ?

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,218
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,307 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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