Notice bibliographique
Résumé
Trauma theorists foreground the unrepresentability of trauma; however, with modern innovations in visual representation, such as the photograph and cinema, depictions of trauma have begun to circulate across different mediums for a variety of audiences. These images tend to problematically present the traumatic event rather than the effects of trauma, such as traumatic memory. Specifically, some contemporary Hollywood popular films and television series that include rape as their subject matter often include a rape scene that can evoke affects such as disgust or empathy, and while these affects can last the duration of the film, they fail to shift popular discourses about rape because affect is more productive when it focuses on effects instead of events. As trauma studies has shifted to memory studies in the Humanities, and rape has become more prominent in popular culture through the circulation of personal testimony on social media and memoir, depictions of rape in cinema have slowly started to change from presentations of rape scenes to representations of rape trauma that highlight different affects, such as shame. Using Monster (2003), Girl with the Dragon Tattoo (2011), Room (2015), and the television series, 13 Reasons Why (2017) and Sharp Objects (2018) as case studies, this paper argues that, for an audiovisual depiction of rape to shift popular discourses about rape, it would have to function rhetorically to widen the cultural understanding of rape trauma beyond the event, and demonstrate that rape trauma should be understood as part of the personal, unconscious, cultural, and visual mediation of traumatic memory.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,009 |
| Communication savante | 0,012 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».