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Enregistrement W2888167289 · doi:10.1386/jpme.2.1-2.29_1

Conscious hip hop: Lupe Fiasco’s critical teachings on raced and gendered representations

2018· article· en· W2888167289 sur OpenAlexaff
Alyssa Woods, Lori Burns

Notice bibliographique

RevueJournal of Popular Music Education · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLiteracy, Media, and Education
Établissements canadiensUniversity of OttawaCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdeologySociologyCritical theoryAestheticsGender studiesPerforming artsCultural studiesContext (archaeology)Media studiesPoliticsEpistemologyArtVisual artsLawPhilosophyPolitical scienceHistoryAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article examines the critical pedagogy of Lupe Fiasco’s music video ‘Bitch Bad’ (2012). Situating Fiasco’s work as an instance of hip hop teaching, we propose an analytic model to facilitate the interpretation of genre conventions evident in the multimodal music video text. We place genre theory into dialogue with critical discourse analysis in order to bring forward the ideologies, social values and cultural norms invoked in Fiasco’s portrayal of hip hop video actors and spectators. The analysis reveals Lupe Fiasco’s and videographer Gil Green’s critique of racist and misogynist stereotypes perpetuated in the music industry. Fiasco and Green present the hip hop performer as a labourer who is asked to portray specific conventions of gender, race and class. They explore the impact of the genre conventions upon children who grow up in the context of these cultural norms; they situate Fiasco as a cultural critic and teacher; and they demonstrate the potential of the music video to function as a pedagogical text.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,134
Score d'incertitude au seuil0,951

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,328
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'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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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