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Enregistrement W2996888392 · doi:10.5539/ijel.v10n1p265

Discursive Construction of New Female Identity in Latest Hollywood Blockbuster Movies

2019· article· en· W2996888392 sur OpenAlexvenueno aff
Adnan Rashid Sheikh, Faisal Rashid Sheikh, Shaukat Khan, Athar Rashid

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of English Linguistics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueComics and Graphic Narratives
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHollywoodUndoingSociologyMedia studiesIndependence (probability theory)ComicsSocial mediaFemininityFeminismGender studiesIdentity (music)AdvertisingAestheticsPsychologyArtPolitical scienceLiteratureLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study analyses the emergence of female portrayal in latest Hollywood superhero movies, after the #MeToo global movement about awareness of sexual harassment. This research adopts a qualitative approach in analysing the constructs of doing and undoing gender in blockbuster movies by Marvel and DC comics. This study seeks to explore the shift towards discursive and screen empowerment of female lead and supporting characters. Such movies serve as a barometer of the cultural and social milieu and hence project how women can display range of capabilities, independence and emotional strength on screen, so to pave the way for viewers. The premise of this paper is rooted in events following 9/11 and how blockbuster films helped in social uplifting by showing solutions till date. All such attempts of social restorations were led by all-male teams of superheroes, the events in recent couple of years are looking quite different. The discussion is rooted in transition from Zimmerman’s idea of ‘doing gender’ (1997), for social conformity, to Deutsch’s proposal of ‘undoing gender’ (2007), where females adopt a powerful position and voice. This approach resonates with latest, or fourth wave, of feminism. The emergence of able-minded stronger women is taking over and shaping new Man, a flexible, emotional and imperfect male. The paper also glimpses into other genres and studios’ movies of the recent times to find signs of change.

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)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,770
Score d'incertitude au seuil0,520

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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