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Enregistrement W3028173300 · doi:10.24908/iqurcp.9063

White People Ain’t Left Us Nothin’ But the Underworld: Historicity, Race and the American Dream in Ridley Scott’s American Gangster

2016· article· en· W3028173300 sur OpenAlexvenueno aff
Laura Sampson

Notice bibliographique

RevueInquiry Queen s Undergraduate Research Conference Proceedings · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCinema and Media Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWhite (mutation)Context (archaeology)PoliticsSociologyNarrativeMasculinityFantasyBiographyLawHistoryGender studiesArt historyPolitical scienceArtLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Released in 2007, Ridley Scott’s American Gangster tracks the career of Frank Lucas (Denzel Washington), who dominated the Harlem drug trade in the 1960s and 70s through his monopoly over heroin, which he imported directly from Vietnam and Thailand. The film follows the character of Detective Richie Roberts (Russell Crowe), who led the police task force ultimately responsible for toppling Lucas’ regime. This paper investigates the historical validity of the film, taking into consideration the consultant role Roberts and Lucas adopted during production alongside the political implications of Scott’s decision to cinematize (and so implicitly condone) the life of a convicted drug lord and accused murderer. It examines both filmic elements of music, casting and cinematography as well sociological concerns of race, space, masculinity and class in order to determine whether the film realistically portrays the lived experience of gang members and Harlem residents alike. Moreover, it considers the film’s political backdrop and its engagement with events like the Vietnam War, the Civil Rights Movement and the 1970s recession. Ultimately, the paper concludes that despite Scott’s efforts to undermine traditional iconography by portraying Lucas as a complex, rational and respected outlaw-businessman, the narrative’s lack of critical engagement with the socio-economic context of its era ultimately render it presentist in style, content and intention.

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)0,002
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 enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,089

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0150,010
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
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