La construction de l’antiféminisme comme discours d’évidence sur YouTube
Bibliographic record
Abstract
Cette recherche mobilise les travaux sur les luttes pour la signification afin d’analyser les discours antiféministes portés par des créatrices de contenu sur YouTube. À partir d’un corpus de 10 chaînes emblématiques des différentes postures de la nébuleuse de l’antiféminisme, l’article interroge la circulation des internautes entre des contenus marqués par des degrés de radicalité distincts. Une méthode basée sur une analyse de réseau (1 889 vidéos, 320 000 commentaires), couplée une analyse thématique d’un corpus de 38 vidéos issues de 10 chaînes, mettent en lumière les mécanismes sémio discursifs communs aux vidéos étudiées, susceptibles de faciliter un glissement idéologique. Le registre du « bon sens » joue ici un rôle central : il permet de banaliser les idées antiféministes, d’effacer leur dimension politique et de les rendre socialement acceptables. Les discours d’évidence contribuent ainsi à légitimer des prises de position antiféministes sous une forme en apparence inoffensive et dépolitisée.
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 | 0.004 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.002 |
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".