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Enregistrement W2898860892

Representations of Violent Women in Popular Culture and World Politics: The Mothers, Monsters, Whores, and Penitents of Young Adult Fantasy

2018· dissertation· en· W2898860892 sur OpenAlexfundno aff
Jacqueline Lopour

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2018
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Security, and Conflict
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Waterloo
Mots-clésFantasyPopular cultureGender studiesPoliticsCriminologyArtPsychologySociologyPolitical scienceLiteratureLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As young adult fiction has surged in popularity over the past decade, a popular new sub-genre has emerged. These novels feature high-fantasy stories with young female heroines who are fighters, assassins, spies, and rebel leaders. In this paper, I argue that representations of women’s violence in these stories have implications for global politics. Although these young-adult heroines are intended to serve as examples of female empowerment, the characters reflect dominant social, academic, and political narratives that depict violent women as either mothers, monsters, or whores (Sjoberg and Gentry 2007). Into this conversation I introduce a fourth narrative, that of penitent, which portrays women's political violence as an unnatural, transitional state to be ultimately rejected. This paper explores how three bestselling young adult fantasy series engage with these narratives and argues that—despite their feminist intentions—these novels reflect, reinforce and strengthen gender subordinating narratives that undermine the agency of violent women.

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)0,000
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 enseignants0,214
Score d'incertitude au seuil0,740

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
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