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Enregistrement W2898451968 · doi:10.32396/usurj.v5i1.359

Promiscuous versus Romantic Lesbianism in Films

2018· article· en· W2898451968 sur OpenAlexaffvenue
Bidushy Sadika

Notice bibliographique

RevueUSURJ University of Saskatchewan Undergraduate Research Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLGBTQ Health, Identity, and Policy
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQueerLesbianHollywoodMovie theaterHuman sexualityDepictionRomanceGender studiesMainstreamArtContext (archaeology)FantasySociologyLiteratureAestheticsHistoryArt historyPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a lack of queer visibility in the mainstream Hollywood films because of the Production Code Administration in October 1961 that prohibited the presentation of “sexual perversion” on screen. However, the amendment of this code and gay liberation movements in 1970s, and the era of “new queer cinema” in the 1990s increased media representations of sexual minorities. Based on this context, the article critically analyzes the depiction of lesbian characters and their romance in the films The Killing of Sister George (1968) and Blue is the Warmest Color (2013). The Killing of Sister George depicts the life story of June Buckridge who loses her career and her relationship due to her sexuality, and Blue is the Warmest Color is a story about Adele, who explores her sexuality as a teenager. Whereas the former film depicts lesbianism from a promiscuous lens, the latter approaches this topic from a realistic and contemporary perspective. Thus, the films represent lesbian sexuality in unique ways that allows us to investigate the progression of queer depiction in the mainstream cinema. The similarities and differences between the queer representation in the films, as well as the way the film portrayal of lesbian romance relate to the current research literature are discussed.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,379
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,298 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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'admission2
Résumé présentoui

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