Camoufler son antiféminisme à soi-même (et aux autres) : analyse critique du discours de Jordan B. Peterson
Bibliographic record
Abstract
Suite à une opposition marquante au projet de loi C-16 en 2016, Jordan B. Peterson, un psychologue clinicien et professeur émérite de l’Université de Toronto, gagne en popularité jusqu’à devenir un intellectuel public parmi les plus influents au monde. Tant dans ses écrits que lors de ses passages sur les plateaux de télévision, il ne manquera pas de critiquer le féminisme contemporain : il le considère « radical » et affirme que ses fondements idéologiques sont extrêmement dangereux. Le discours de Peterson peut se résumer en deux points : d’un côté, les femmes (tout comme les hommes) devraient s’améliorer en se responsabilisant personnellement plutôt que de blâmer le patriarcat pour leurs malheurs; de l’autre, il affirme que le féminisme – et plus globalement tout mouvement qu’il associe à la gauche politique – menace nos institutions et déstabilise la société. Or, Peterson ne se considère ni antiféministe, ni féministe. Comment expliquer cette position? Aurait-il raison? Ce travail de recherche vise à investiguer le paradoxe dans lequel se situe Jordan B. Peterson, soit d’attaquer et condamner le féminisme contemporain tout en affirmant ne pas être antiféministe. Par la même occasion, il permettra de cibler certains éléments qui rendent la dimension antiféministe de son discours difficile à cerner. \n_____________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Antiféminisme, Masculinisme, Jordan B. Peterson, Analyse thématique, Albert O. Hirschman
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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 | 0.007 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.018 | 0.039 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.007 | 0.013 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".