MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2520824539 · doi:10.1080/23268743.2016.1196118

This looks like a blowjob for Superman: servicing fanboys with superhero porn parodies

2016· article· en· W2520824539 sur OpenAlexafffund
Dru Jeffries

Notice bibliographique

RevuePorn Studies · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Games and Media
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésSupermanArtSociologyArt history

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The porn industry is following Hollywood’s lead by taking superheroes more seriously than either had in decades past. Contemporary superhero porn parodies, particularly those directed by Axel Braun, eschew the goofy puns and tacked-on themes that had previously defined the pornographic parody genre. These films present a unique point of intersection between Hollywood, the porn industry, and fandom. While female-oriented fandoms often devote considerable intellectual and creative energies to transforming patriarchal genres into shapes that better appeal to their interests and desires, male fandom seems much more inclined to keep the story the way it is. Braun’s parodies appropriate transformative textual practices usually associated with female fan productivity in order to seduce male fans, while also exploiting the industrial limitations of the mainstream superhero genre, and capitalizing on the legal freedoms afforded by their parody status. Often antagonistic to their mainstream counterparts, these hardcore films appeal to fans by confirming the value of an ‘original’ text by critiquing the shortcomings of official adaptations. If porn and the superhero genre usually speak to and express male power fantasies already, Braun’s porn parodies merely take current trends in superhero film aesthetics and fanboys’ fetish for fidelity to the next level.

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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,044

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,275 · 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
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePorn StudiesMême sujetDigital Games and MediaTravaux en français237 207