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Enregistrement W3172312422 · doi:10.1177/20436106211022752

“The desert’s no home for a rose”: Filipinx childhood and music as aesthetic experience

2021· article· en· W3172312422 sur OpenAlexaff
Casey Mecija

Notice bibliographique

RevueGlobal Studies of Childhood · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMusic History and Culture
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQueerSociologyDeportationAestheticsDesert (philosophy)Argument (complex analysis)Mode (computer interface)Gender studiesArtImmigrationHistoryPhilosophyEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article examines Diane Paragas’ film Yellow Rose (2019) for its capacity to offer important insights into the reparative utility of music for a child separated from a parent due to deportation. While the film depicts the brutality of contemporary U.S. migration policies, Yellow Rose is also a story about the role of aesthetic expression in childhood’s diasporic imaginaries. The film teaches us about the agentic potential of music as a mode of dealing with the trauma of forced separation. In particular, the genre of American country music is affectively instrumentalized by the film’s young, Filipinx protagonist. In deepening my argument, I work with the film to explain that the kinship between Rose and a genre of music that is hegemonically associated with whiteness produces a “queer sonic” that serves as conduit for the emergence of contingent networks of care and methods of survival. I propose that queer sonic expression, or the unassimilable qualities of sound and genre, is a site where we can broaden racialized imaginings of Filipinx childhood, as it offers an opportunity for reparation.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,789
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0010,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,223 · 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.

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

Citations0
Publié2021
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