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Enregistrement W3004698192 · doi:10.1080/10357823.2020.1714544

Chinese Folklore for Modern Times: Three Feminist Re-visions of <i>The Legend of the White Snake</i>

2020· article· en· W3004698192 sur OpenAlexaboutno aff
Cathy Yue Wang

Notice bibliographique

RevueAsian Studies Review · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAsian Culture and Media Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNovellaLegendFolkloreWhite (mutation)VisionGender studiesHuman sexualityNarrativeContext (archaeology)LiteratureSociologyHistoryAnthropologyAestheticsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Folktales function as a form of cultural heritage in contemporary society and offer models for interpreting experience in everyday practices, but the beliefs and values conveyed by many folktales are ingrained in a patriarchal discourse. Thus, the models they offer are challenged by the modern prominence given to women’s perspectives. This article applies an intertextual analysis in a broad cultural context by exploring how the White Snake story has been transformed to cater to modern progressive attitudes on gender and sex. By focussing on the modern adaptations of the White Snake legend by three female authors – Hong Kong author Li Bihua’s novel, Green Snake (1986), American–Chinese writer Yan Geling’s novella, White Snake (1999), and Canadian author Larissa Lai’s novel, Salt Fish Girl (2002) – this study examines how contemporary Hong Kong and Chinese diasporic female authors incorporate and adapt old folktales in their separate narratives. By adapting the well-known folktale through female voices, the three novels challenge the inherited literary and cultural tradition, interrogate and question its gendered discourse defined by the heteronormative patriarchal family structure, and suggest ways in which non-normative sexuality and gender roles can be imagined and practised by female members of the society.

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 enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,098

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
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,008
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,305 · 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

Citations17
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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