MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2302237469

Cinematic Representations of Girls and War: The Displaced Protagonists of Johnny Mad Dog and War Witch

2013· article· en· W2302237469 sur OpenAlexaboutno aff
Janice Spleth

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Security, and Conflict
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWitchScholarshipSpanish Civil WarGender studiesNarrativeDemocracySubject (documents)SociologyPolitical scienceHistoryLawArtLiteraturePolitics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For over a decade, I have been analyzing literature and film dealing with the general subject of women and war in Africa, reading the creative works in terms of the research being done by feminist geographers and other social scientists attempting to include gender as a category in the analysis of Africa’s civil wars. The purpose of this paper will be to extend that project to include two feature film narratives about girls who have been forced to leave their homes because of violent conflict: Johnny Mad Dog (2008), a French film made in Liberia and based on Immanuel Dongala's novel, and War Witch (2012), a Canadian film shot largely in the Democratic Republic of the Congo. Both films reflect the experiences of the over nine million persons displaced by the continent’s civil wars, and each confronts the differences that characterize displacement for girls as opposed to boys. My analysis will identify gender-specific elements in the narratives, considering them in relation to each other and to the research of social scientists such as Chris Coulter, Susan McKay, and Dyan Mazurana, whose scholarship focuses on girls in conflict zones.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,362

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,277 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSSRN Electronic JournalMême sujetGender, Security, and ConflictTravaux en français237 207