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Enregistrement W2008304869 · doi:10.1386/safm.1.1.9_1

Nautanki and Hindi Cinema: Changing Representations

2009· article· en· W2008304869 sur OpenAlexaff
Nandi Bhatia

Notice bibliographique

RevueStudies in South Asian Film & Media · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSouth Asian Cinema and Culture
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMovie theaterAestheticsHindiModernitySociologyIdeologyMedia studiesPoliticsNationalismGender studiesArtVisual artsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This essay examines the changing representations of Nautanki in Hindi cinema through an analysis ofTeesri Kasam(1966) andMain Madhuri Dixit Banna Chahti Hoon(2003), and addresses the role and function of such representations in engaging intersecting questions of theatre, gender, modernity and nationalism. Produced at a distance of more than three decades, the films focus on Nautanki dancer-actresses, give them space to express their voices, and expose the difficulties and power-relations involved in negotiating their public and private lives. Yet the cinematic frames and aesthetics of these films, derived in part from Nautanki, function as technologies that both mark and participate in the shifting ideological perspectives on the place of theatre and its actresses in the cultural life of the nation, and in relation to Bollywood. WhileTeesri Kasamfunctions as a film that intends to produce for its audience a political consciousness about folk theatre at a time when the post-independence nation sought an autonomous identity through the revival and recuperation of its traditional cultural forms,Main Madhuri Dixit, produced in the post-1990s milieu of a globally growing Bollywood industry, suggests that cinema is the appropriate cultural medium for fulfilling the Nautanki actress's desire for greater social success and acknowledgement across national and transnational sites.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0050,009
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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