Arab Americans in Film: From Hollywood and Egyptian Stereotypes to Self-Representation
Notice bibliographique
Résumé
What can film studies bring to the study of Arab culture, politics, and history? The past ten years have seen an increase in historical, theoretical, and methodological exchanges between Middle East studies and film and media studies. The sub-field of “Arab film studies” (Ginsberg and Lippard 2020, viii) has emerged as one possible intersection of these two fields of inquiry. This is illustrated by two recent book series, the Cinema and Media Cultures in the Middle East series at Peter Lang Publishing (edited by Terri Ginsberg and Chris Lippard) and the Palgrave Studies in Arab Cinema series at Palgrave Macmillan (edited by Nezar Andary and Samirah Alkassim). Waleed Mahdi's Arab Americans in Film (2020) and Peter Limbrick's Arab Modernism as World Cinema: The Films of Moumen Smihi (2020) consolidate these exchanges across ethnic studies, area studies, political sciences, (art) history, and film and media studies. While Mahdi primarily positions himself from within ethnic studies and Limbrick is first a film scholar, both have published in reference journals in film studies, Middle East studies, and cultural studies.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,014 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».