Que racontent les albums illustrés aux enfants? Ou comment présente-t-on les rapports hommes-femmes aux plus jeunes?
Bibliographic record
Abstract
Les auteures décrivent les principaux résultats de la première phase du programme «Attention Album!» sur le sexisme dans les albums illustrés pour les enfants de 0 à 9 ans, programme de recherche européen concernant la France, l'Italie et l'Espagne, financé par la Commission européenne et coordonné par l'Association européenne du côté des filles. Les albums illustrés sont non seulement la première littérature de jeunesse mais un matériel pédagogique de première importance dans les écoles maternelles et primaires. C'est pourquoi l'Association s'est donné comme objectifs, d'une part, de vérifier quelles étaient les représentations des filles et des garçons ainsi que des femmes et des hommes dans la production d'albums de fiction en 1994 et, d'autre part, d'analyser l'impact des images sur les enfants. Les conclusions de l'étude statistique des albums sont on ne peut plus claires : une écrasante majorité de personnages masculins accaparent tous les rôles et toutes les professions; on constate une absence notable de personnages féminins adultes. Quant à l'enquête du type qualitatif, elle dévoile la vision fortement stéréotypée des rôles sexués de la part des enfants, que soit à Paris, Montpellier (France), Salamanque (Espagne) ou Milan (Italie), et de la part des adultes - notamment des hommes - , l'inquiétude marquée de voir, par la remise en question du sexisme des livres, leur identité sexuelle menacée.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".