Portraits of Otherness: Arabs and Muslims in Homeland and Little Mosque on the Prairie
Notice bibliographique
Résumé
The U.S. media has often projected Muslims and Arabs in the West negatively, especially after the 9/11 attacks. The negativity identifies Arabs as the “other.” Through numerous symbols of difference, the U.S media helps to create a clear “us versus them” binary imposing homogeneous images of Muslims as “terrorists,” “patriarchal abusers of women,” and “tyrants.” Drawing from literature in religious and gender studies in the framework of Marxistpsychoanalysis, this thesis analyzes the American political thriller Homeland (2011) in contrast to the Canadian sitcom Little Mosque on the Prairie (2007). Written by a Muslim woman, Little Mosque creates humors out of the conflicting and complicated diversities and realities of being Muslim, while Homeland demonizes Arabs and Muslims. By employing Žižek’s concepts in The Sublime Object of Ideology, I explore how fantasies shapes human society. Žižek’s analyses help to clarify the idea that people’s fantasies are the basis of popular cultures. These fantasies in turn shape the society’s biases and these biases shape individuals’ conceptions. However, while Homeland reinforces the racist ideology and fantasy, Little Mosque challenges it. Little Mosque converts the standard monochromatic stereotypes into a diverse mosaic, thereby moving Muslims from the realm of static otherness to one of dynamic conflicts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».