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Enregistrement W2965351857 · doi:10.1177/1741659019865298

Carceral violence at the intersection of madness and crime in <i>Batman: Arkham Asylum and Batman: Arkham City</i>

2019· article· en· W2965351857 sur OpenAlexaff
Christina Fawcett, Steven Kohm

Notice bibliographique

RevueCrime Media Culture An International Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSexuality, Behavior, and Technology
Établissements canadiensUniversity of Winnipeg
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCriminologyAdventureNarrativeComicsSociologyPrisonPunishment (psychology)Action (physics)PsychologySocial psychologyPolitical scienceLawArtLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,132
Score d'incertitude au seuil0,262

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0210,012
Communication savante0,0080,003
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,310 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations15
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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