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Enregistrement W2911718519 · doi:10.3138/seminar.55.1.004

The Darkening of Europe: Afrofuturist Ambitions and Afropessimist Fears in Damir Lukacevic’s Dystopian Film <i>Transfer</i> (2010)

2019· article· en· W2911718519 sur OpenAlexvenueno aff
Priscilla Layne

Notice bibliographique

RevueSeminar A Journal of Germanic Studies · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueUtopian, Dystopian, and Speculative Fiction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDystopiaGermanContext (archaeology)RacismOrder (exchange)White (mutation)NationalityRace (biology)HistoryLiteratureSociologyAestheticsGender studiesArtPolitical scienceLawImmigration

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Damir Lukacevic’s dystopian film Transfer (2010) is one of a handful of recent German films that use science fiction to respond to Germans’ anxieties about the influx of refugees in the last ten years. Adapted from a short story by Spanish author Elia Barcelò, Transfer introduces a technology of body-swapping that allows wealthy, older, white customers to have their minds transferred into the younger, healthier bodies of Africans in order to prolong their lives. In this essay I analyze Transfer against the context of German science fiction film history and Germans’ more recent interest in Afrofuturism to consider how Lukacevic uses the genre to critique contemporary German attitudes about race. By comparing the film’s tragic ending to the short story’s optimistic one, I argue that while there are several moments in the film that radically undermine German assumptions about race, identity, and nationality, the tragic ending sabotages potentially positive interventions in discussions about racism in Germany.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,932
Score d'incertitude au seuil0,474

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeSans objet
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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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