Defying Gender Stereotypes: Juana Eclipsing Kino in John Steinbeck’s The Pearl
Notice bibliographique
Résumé
The representation of female characters in the fiction of John Steinbeck has become a topic of scholarly interest as early as his first novel Cup of Gold. His women characters are always drawn as stereotypically far too inferior to men, something that is illustrated through the subordinate, sometimes scandalous, roles assigned to them. This is the reason why Steinbeck has often been stigmatised by a number of critics as a misogynist. Nevertheless, the aim of the present article is to show that Steinbeck defies his usual stereotypical portrayal of women and female roles and takes a lenient, if not sympathetic, stance on women in his novella The Pearl, which can be interpreted as an exception in the Steinbeck canon. This is highlighted right here through examining the character traits of both Juana and Kino in order to show how Kino, the protagonist, does pale in comparison to Juana, whom the author endows with unique wisdom, common sense and resourcefulness juxtaposed to the foolishness, incompetence and acquiescence of Kino. Such qualities as these make of Juana a far stronger and more superior person than her husband in a patriarchal and colonial society in which women have no say.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,019 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».