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Enregistrement W3123093249 · doi:10.33178/alpha.20.05

Cinematic Islamic feminism and the female war gaze

2021· article· en· W3123093249 sur OpenAlexaff
Dilyana Mincheva

Notice bibliographique

RevueAlphaville Journal of Film and Screen Media · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMiddle East Politics and Society
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrativeFeminismPraxisPoliticsIslamLiteratureSociologyGender studiesArtHistoryLawPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of 2019’s most acclaimed documentaries, Waad Al-Kateab’s For Sama is an extraordinary feminist representation of the Syrian civil war (2011present). Al-Kateab impressively documents five years of the most traumatic contemporary conflict in the Middle East by focusing on personal confessions to Sama, her new-born daughter. Raw, dramatic, and sometimes unbearable to watch, it is a poetic tribute to a micro-level, “singularly unmanly”, and painfully intimate portrayal of war and hope (Montgomery). A mixture of love and horror unfold through a kaleidoscopic personal narrative that broaches macro-political and religious subjects without centralising them in the cinematic experience. This article discusses how Al-Kateab’s documentary is a novel and risky experiment that intermingles the female war gaze with a subtle, image-based Islamic feminism. Capitalising on Svetlana Alexievich’s “female war gaze”, which represents the invisible stories of women in war, I show how Al-Kateab’s cinematography expands the scope of the female war experience through carefully selected visual refences to Islamic ethical praxis, as interiorised by the camerawoman. For Sama is simultaneously an intimate motherly confession and act of both “listening” and “remembrance” (as the praxis of the Sufi Samāʿ suggests). In short, it mediates an ethical truth about the human condition in ruins.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,464
Score d'incertitude au seuil0,287

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,256 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2021
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