Les agressions sexuelles dans les téléséries québécoises : une analyse des normes sexuelles et de genre contemporaines
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de cet article est d’analyser les représentations des agressions sexuelles contre les femmes dans les téléséries contemporaines au Québec, pour interroger les normes sexuelles et de genre qui y sont véhiculées. Une analyse thématique de données télévisuelles (tirées de Fugueuse, Les Simone et Le Monstre) a été faite, en mobilisant la théorie des scripts sexuels de William Simon et John Gagnon. L’article se demande : a) quels types de scripts sur les agressions sexuelles pouvons-nous observer dans les téléséries étudiées ? b) qu’est-ce que la présence (et la coexistence) de ces scripts nous apprend sur les normes sexuelles et de genre contemporaines ? Notre recherche a montré que certains scripts mobilisant des mythes (SM) n’apparaissent plus, alors que d’autres se prolongent et coexistent au sein d’un même récit avec des scripts s’éloignant des SM. Nous constatons ainsi dans notre échantillon la présence de récits alternatifs s’éloignant des histoires archétypales sur le viol, bien que cela n’implique pas nécessairement un changement de normes sexuelles et de genre. Cette coexistence de scripts pourrait être expliquée par l’ambivalence structurelle des téléséries, mais pourrait aussi constituer une brèche idéologique liée au contexte de revendications féministes des dernières années.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.000 |
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".