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Record W4319441648 · doi:10.4000/gss.7588

Les agressions sexuelles dans les téléséries québécoises : une analyse des normes sexuelles et de genre contemporaines

2023· article· fr· W4319441648 on OpenAlexaffabout
Amélie Cousineau

Bibliographic record

VenueGenre sexualité & société · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicCanadian Identity and History
Canadian institutionsInstitut National de la Recherche Scientifique
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.401
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.003
Science and technology studies0.0070.006
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.071
GPT teacher head0.370
Teacher spread0.299 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2023
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