Speaking with Suhasini Mulay: A short story about a long strife
Notice bibliographique
Résumé
This article is connected to my project concerning the Indian film industry, questions of work and women’s labour; and, this interview-based article grows from my ongoing audio-visual documentary work tentatively titled The Shadow and The Arc Light. It enables me to reflect upon my previous book project, and takes shape in the light of contemporary feminist historiography. Suhasini Mulay began her career as an actor with Bhuvan Shome (Mrinal Sen 1969), and thereafter, shifted to filmmaking and obtained technical training from McGill University, Montreal. Upon her homecoming she initially worked with the International Film Festival of India, and later assisted Satyajit Ray (for Jana Aranya [1975]) and Mrinal Sen (for Mrigayaa [1976]). While Mulay has made documentaries, and also acted in Bhavni Bhavai (Ketan Mehta 1980), she eventually resumed full-time acting in 1999. As narrated by her, she endured hierarchical, gendered and precarious work conditions, which inform us about the arduous production milieu. Through such conversations, I propose gender as a lens for studying film history, and underscore filmmaking as labour; as well, analyse the nature of filmic work. I aspire to demonstrate how women involved in various capacities, negotiate networks of media forms and capital, and persist perilously.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,043 | 0,013 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».