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Enregistrement W7165204767 · doi:10.6082/pjfdk-eyg63

Teaching Beyond the Screen: How Do Teachers Combat Online Misogyny Amongst Adolescent Boys?

2025· article· en· W7165204767 sur OpenAlexaboutno aff
Watson Lubin

Notice bibliographique

RevueUniversity of Chicago · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Feminism, and Media
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInfluencer marketingPunitive damagesCurriculumSocial mediaGrounded theoryQualitative researchVariation (astronomy)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Concerns about the influence of misogynistic social media content on adolescent boys have become increasingly urgent in U.S. education, yet little research has examined how American high school teachers are responding to this growing epidemic. While studies from Australia, the United Kingdom, and Canada have explored school-based responses to online misogyny and sexist behavior, this thesis addresses a significant gap in the U.S. context. Based on 17 in-depth interviews with high school teachers in the Chicagoland area, this study investigates how educators perceive the influence of popular male social media influencers ("Manfluencers") amongst boys, what they observe in the classroom, and how they respond. While most teachers acknowledged that online misogyny was shaping boys' behavior and beliefs, their responses varied dramatically, shaped less by any shared framework or school policy than by their own identities, pedagogical orientations, and institutional constraints. Teachers differed on whether they saw misogyny as widespread or isolated, on their ability to respond, or whether it was part of their teaching responsibility to act at all. This variation reveals a deeper absence of institutional coordination as well as a lack of consensus about the nature of the problem itself. While some teachers proposed mandatory gender curricula or other types of interventions, others avoided engagement altogether. Beyond a simple binary of punitive versus restorative responses, this thesis argues teachers are navigating a broader landscape of uncertainty—one marked by unclear expectations and uneven support. Addressing this gap demands not just better resources, but a whole-school reorientation grounded in care, community, and social justice.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,238 · 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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