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Enregistrement W3034746479 · doi:10.1093/gerhis/ghaa031

Cross-dressing, Male Intimacy and the Violence of Transgression in Third Reich Photography

2020· article· en· W3034746479 sur OpenAlexaff
Jennifer V. Evans, Elissa Mailänder

Notice bibliographique

RevueGerman History · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEuropean history and politics
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMasculinityQueerAmateurVisual culturePhotographyIdentity (music)Human sexualityCasualVisual artsArtAestheticsSociologyGender studiesHistoryLawArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This co-authored article draws upon two distinct genres of photography, police mugshots and amateur soldier snapshots, to illustrate the value of queer visual culture methodologies for how to think about the visualization of violence, masculinity and desire. Building upon two vastly different depictions of male to female cross-dressing, one produced between 1934 and 1938 by the Berlin police and Gestapo of a transvestite and the other produced between 1940 and 1944 by cross-dressing Wehrmacht soldiers behind the lines, we argue that in searching for evidence of intact identities, we overlook important ambiguities. We first show how different photographic traditions have framed gender and sexual non-conformity in the historical record and then go deeper into an image analysis. Drawing upon cross-dressing as a polyvalent performance of masculinity, as play, camp and an identity category, we explore how photographic sources help us better appreciate the multiple and sometimes coexisting layers of feminized masculinity at work during the Third Reich. By queering Nazi history and reading the police mugshots and amateur Wehrmacht photographs within and beyond their visual frames, we point out the limits of reducing every image of cross-dressing to an expression of an inchoate gay or trans identity and argue for analysis that embraces the multiple layers of histories gathered around visual sources.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0040,013
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeQualitatif
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

Citations22
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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