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Enregistrement W2941555846 · doi:10.1386/ac.30.1.109_1

Asghar Farhadi’s nuanced feminism: Gender and marriage in Farhadi’s films from Dancing in the Dust to A Separation

2019· article· en· W2941555846 sur OpenAlexaff
Mostafa Abedinifard

Notice bibliographique

RevueAsian Cinema · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTurkey's Politics and Society
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForegroundingMovie theaterFemininityGender studiesFeminismMasculinityFilm theoryFeminist theorySociologyArtLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aiming to contribute towards studies of gender in Iranian cinema, this article draws on feminist and masculinities theories to examine representations of gender in the films of Iranian director Asghar Farhadi, including his first Academy Awardwinning film, A Separation. While most literature on gender in Iranian cinema equates gender with femininity and women, I show that foregrounding men and masculinities in the analysis of Farhadi’s films enhances our understanding of his films’ feminist concerns and of the underlying structures of gender in current Iranian society, as represented in these films. Furthermore, I argue that theories of masculinity can help in expanding the corpus of Iranian feminist cinematography. In current accounts of Iranian feminist cinema, scholars refer to well-known sets of films that mostly feature female leads; however, reading Farhadi’s movies in light of masculinities theories shows that even though the films focus on both men and women, a nuanced feminism has been ever present in his works.

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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,554
Score d'incertitude au seuil0,786

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,301 · 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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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