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« Come on, it’s not that bad! » : Soutien social et registres d’expertise dans les échanges sur l’inexpérience sexuelle chez les jeunes adultes dans Reddit

2023· article· fr· W4387720454 on OpenAlexaff
Mélanie Millette, Marie-Aude Boislard

Bibliographic record

VenueQuestions de communication · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicGender, Feminism, and Media
Canadian institutionsUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les plateformes comme Reddit permettent aux jeunes adultes de se regrouper et de partager leurs expériences. Alors que la période allant du milieu de l’adolescence au début de l’âge adulte est généralement marquée par le passage vers une vie sexuelle active, certaines personnes traversent cette phase de manière différente, perçue comme atypique, car elle déroge aux normes sociosexuelles dominantes. Cette perception stigmatise les jeunes adultes inexpérimentés sexuellement. À partir d’un cadre théorique en études de la communication et de la sexologie développementale, cette étude examine la manière dont les jeunes adultes inexpérimentés sexuellement discutent de leur expérience sur Reddit. Les analyses montrent que les types de soutien social informationnel et émotionnel supplantent les autres et que la sous-catégorie du conseil est la plus saillante. Nous abordons ces résultats à l’aune des registres d’expertises, alors que celui découlant de l’expérience des personnes domine au sein des échanges. La logique énonciative du témoignage abonde et se déploie notamment afin de rendre visible l’expérience à partir de laquelle se fonde l’expertise. Nous constatons une négociation des normes dominantes de la sexualité obligatoire dans les échanges, alors que plusieurs personnes prônent explicitement le respect de soi et de la diversité des parcours sociosexuels.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.039
Threshold uncertainty score0.078

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0020.003
Scholarly communication0.0020.002
Open science0.0000.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

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 head0.102
GPT teacher head0.348
Teacher spread0.247 · 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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".

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Citations4
Published2023
Admission routes1
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