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Enregistrement W3019966350 · doi:10.5070/c391042320

Il visuale italiano nella crisi della cittadinanza. L’Italianness nei dispositivi di cattura neoliberali del “Migrant Cinema”

2020· article· it· W3019966350 sur OpenAlexfundno aff
Eleonora Meo

Notice bibliographique

RevueCalifornia Italian Studies · 2020
Typearticle
Langueit
DomaineSocial Sciences
ThématiqueItalian Fascism and Post-war Society
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPrinceton UniversityUniversity of TorontoPurdue University
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L'articolo, adottando un approccio transdisciplinare e intersezionale vicino ai cultural studies , alla visual culture e ai critical migration studies , tenta di ricostruire lo spazio di articolazione italiano della crisi discorsiva dello spazio europeo , analizzando in che modo le produzioni visuali italiane esprimono l'attuale crisi discorsiva della cittadinanza. All’interno del panorama visuale italiano dedicato al tema, alcune produzioni visuali finiscono per ricadere in un sistema di cattura neoliberale di rappresentazione della cittadinanza che qui viene definito ‘Migrollywood’, un sistema che invisibilizza la vita delle nuove generazioni di italiani ( New Italians of color ) all'interno della rappresentazione della migrazione. Attraverso la lettura contrappuntistica di due produzioni visuali del campo artistico-cinematografico: il documentario 18 Ius Soli (2011) del regista italo-ghanese Fred K. Kuwornu e il lungometraggio Per un figlio (2017) del regista italo-srilankese Suranga D. Katugampala, l'articolo indaga come viene rappresentata l’identità italiana ( Italianness) e in che modo il visuale è in grado di costituire un metodo per una contro-epistemologia di decolonizzazione della cittadinanza e dei suoi confini interni, dislocando il punto di vista privilegiato – di razza, genere, classe, religione, ecc. – del cittadino italiano.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,186
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,006

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,261 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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