Carceral violence at the intersection of madness and crime in <i>Batman: Arkham Asylum and Batman: Arkham City</i>
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The action-adventure video games Batman: Arkham Asylum (2009) and Batman: Arkham City (2011) draw on familiar comic book narratives, themes and characters to situate players in a world of participatory violence, crime and madness. In the first game, the player-as-Batman is situated in Arkham Asylum, a high-security facility for the criminally insane and supervillains that also temporarily houses a general population of prisoners from Blackgate Penitentiary. The elision of criminality and mental illness becomes amplified in the second game with the establishment of Arkham City, a combined facility that conflates asylum and prison, completely dissolving any distinction between crime and madness. We draw on Rafter’s conceptual framework of popular criminology to seriously interrogate the representation of violence, crime and madness in these games. More than simply texts offering popular explanations for crime, the games directly implicate the player in violence enacted upon the bodies of criminals and patients alike. Violence is necessary to move the action of the game forward and evokes a range of emotional responses from players who draw from personal experience and other cultural and media representations as they navigate the game. We argue that while the game celebrates violence and the brutal conditions of incarceration, it also offers possibilities for subversive and critical readings. While working to affirm assumptions about crime and mental illness, the game also provides a visceral and visual critique of excessive punishment by the state as a source of injustice for those deemed mad or bad.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 découle