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Enregistrement W2945174606 · doi:10.5539/ells.v9n2p57

Social and Physical Entrapments of Women in Bapsi Sidhwa’s Ice-Candy Man and Arundhati Roy’s The God of Small Things

2019· article· en· W2945174606 sur OpenAlexvenueno aff
Muhammad Arfan Lodhi, Faiza Khalid, Iqbal Mehmood, Faiz Rasool, Farhan Akbar, Muhammad Amir Kamal

Notice bibliographique

RevueEnglish Language and Literature Studies · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSouth Asian Cinema and Culture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCreaturesCasteCreedSociologyGender studiesPsychologyHistoryPhilosophyPolitical scienceTheologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study highlights the social and physical entrapments of women in two novels: Bapsi Sidhwa’s Ice-Candy Man and Arundhati Roy’s The God of Small Things. Both writers belong to two different cultures. Bapsi Sidhwa is a Punjabi, Parsi, Pakistani novelist while Arundhati Roy is an Indian Author. Regardless of their different cultures, they have discussed similar issues faced by women of their contemporary societies. This case study adopted exploratory research framework to gather data and undergo its content analysis from the text of two selected novels. The findings explicate that woman exploitation can be observed evidently among different societies irrespective of any culture, religion, caste or creed. In both novels, women are represented as shallow creatures and they are utterly victimized physically as well as emotionally. They are raped and beaten brutally by males being their unbidden masters. Sidhwa and Roy enlighten the plight of women in their novels, though slight elements of unjust maltreatment of the male characters can also be seen at many places.

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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,319

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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