A nőgyűlölet eredete a patriarchális társadalomban
Bibliographic record
Abstract
Napjainkban a patriarchális társadalom lassú felbomlása mellett egyre erősödnek a nőkkel szembeni előítéletek, félelmek, és ezzel együtt a gyűlöletkeltő elemek a közbeszédben és a párkapcsolatokban egyaránt. A szerzők kultúrtörténeti áttekintésükben bemutatják a nőgyűlölet (mizogínia) eredetét, és ezzel összefüggésben a feminizmus négy hullámára adott társadalmi reakciókat. Áttekintik azt is, hogy a kora pszichoanalitikus elméletek hogyan táplálták a férfiak félelmét a nőkkel szemben és milyen egyoldalú volt a korai pszichoanalízis nőiségképe, valamint, hogy ez milyen formában jelenik meg ma az elméleti szövegekben. Hogyan tévedhetett ekkorát Freud a nőkkel kapcsolatban, miközben ő volt az az ember, aki a saját és mások érzelmi nehézségeinek érzékeny önvizsgálatából képes volt megteremteni a személyiségműködés, a pszichopatológia és a kezelés egyetemes megértését és alapjait? Hogyan tévedhetett ekkorát Ferenczi, akit ma az interszubjektivitás korai előfutáraként is tisztelünk, szintén a nőkkel kapcsolatban? A cikkben a szerzők a társadalompszichológiai, egyéni fejlődéslélektani folyamatok transzgenerációs mikrotraumáinak szerepére is rámutatnak a nőgyűlölet jelenségének fenntartásában. A szerzők hipotézise szerint az egyéni mikrotraumák generációs ismétlődése és ezek pszichodinamikai összejátszása nagyon megnehezíti a nőgyűlölettel szembeni küzdelmet.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.059 | 0.010 |
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".