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Enregistrement W3143027358 · doi:10.1177/15554120211005232

Postmodern Medusa: The Monstrous-Feminine in <i>StarCraft II: Heart of the Swarm</i>

2021· article· en· W3143027358 sur OpenAlexaff
Gregory E. Blomquist

Notice bibliographique

RevueGames and Culture · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Games and Media
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCharacter (mathematics)Agency (philosophy)ImitationSubjectivityAestheticsPerspective (graphical)PostmodernismRepresentation (politics)EmpathyMonsterResistance (ecology)SociologyPsychologyEpistemologyArtSocial psychologyPhilosophyVisual artsLiteraturePoliticsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article explores the representation of monstrous-feminine agency through the character of Kerrigan in the StarCraft series with emphasis on StarCraft II: Heart of the Swarm. Kerrigan’s subjectivity as a player-character complicates her in ways that require a different application of the monstrous-feminine from those characters from literature, film, and video games that position them as enemies to overcome. The article begins examining Kerrigan through the lens of the monstrous-feminine and the abject before discussing how her hypersexualization ostensibly contradicts her monstrosity as an empowering force. The author then explores the obstacles Kerrigan must overcome and how this struggle reifies her disruption of and resistance against the symbolic order. The discussion concludes that Kerrigan’s connection between the player and monstrous-feminine character is a significant paradigm shift for the female monster and how agency and empathy allow players to understand the monstrous-feminine in a new perspective.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,885
Score d'incertitude au seuil0,141

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,243 · 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'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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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