Antes del sexo. La construcción de la fantasía pornográfica en el género gonzo
Bibliographic record
Abstract
La pornografía ha sido y es objeto de crítica por parte de diversas corrientesfeministas debido a la cosificación y violencia a las que a menudo se somete al género femenino. Es evidente el profundo rechazo que suscitan algunas de sus representaciones debido al contenido denigrante que se produce desde una perspectiva masculina. El presente artículo parte de la hipótesis de que este tipo de contenidos inherentes a las escenas sexuales de la pornografía se encuentran ya presentes en las escenas prepornográficas que anteceden a aquellas que muestran el acto sexual. Así, se realiza una aproximación a distintas representaciones de la pornografía gonzo, también conocida como POV, para plantear cómo el elemento de cosificación del cuerpo femenino, así como las relaciones de poder hombre-mujer que se dan dentro de la secuencia pornográfica, están ya presentes en los preliminares de esta. Bajo este patrón común, se establece una división de los distintos tipos de planteamiento de losque se sirven las secuencias prepornográficas del gonzo de cara a facilitar tanto la creación del objeto pornográfico como tal, como la preparación del espectador, masculino por lo general, para el consumo de un tipo de imágenes a las que ya está habituado.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 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".