« <i>I can’t control my body, and it does all these things.</i> » Penser le potentiel de (dé)construction des normes de genre et de représentation du désir au féminin dans les séries pour adolescent·e·s de la télévision en ligne
Bibliographic record
Abstract
Cet article propose une analyse de plusieurs séries pour adolescent·e·s originales, distribuées sur Netflix ou Amazon Prime, afin de réfléchir au potentiel de (dé)construction des scripts sexuels et de la représentation de l’agentivité sexuelle des jeunes femmes à l’ère de la télévision en ligne. Le teen drama est reconnu comme un genre télévisuel promouvant habituellement des récits hétéronormatifs, où les références à des sexualités et désirs queer demeurent souvent implicites. Plus encore, les séries pour ados tendent à reproduire une vision de la passivité sexuelle des adolescentes. Or, nous constatons une mutation de ces tendances narratives dans plusieurs séries pour adolescent·e·s produites pour Netflix et Amazon, ce qui laisse présager une transformation des scripts sexuels et une volonté de subvertir les visions normatives habituellement promues concernant la sexualité féminine. Nous observons ainsi une tendance plus grande à la représentation de l’assertivité et de l’agentivité sexuelles des jeunes femmes. Cependant, les représentations demeurent influencées par certaines normes culturelles qui circonscrivent les récits, les scripts sexuels et la représentation des corps. Cet article vise donc à poser un regard critique sur les ambivalences propres aux nouveaux teen dramas.
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 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
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".