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Enregistrement W3200475321 · doi:10.48336/aa2h-2p81

Women, labor and television: a critical analysis of women portrayed in Pakistani drama serials

2021· dissertation· en· W3200475321 sur OpenAlexaff
Ayat Zaheer

Notice bibliographique

RevueMemorial University Research Repository (Memorial University) · 2021
Typedissertation
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSouth Asian Cinema and Culture
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDramaMainstreamIdeologyGender studiesFemininityEntertainmentCriticismPower (physics)SociologyWomen's workRepresentation (politics)FeminismMass mediaMedia studiesWork (physics)Political scienceArtPoliticsLiteratureEngineeringLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this research is to look critically at the way women are represented in mainstream entertainment media on Pakistani television channels, mainly in televised drama serials. My chief research question is: How is women’s labor represented in select Pakistani televised drama serials? One reason women’s work is not always apparent is because of the gendered nature of work, and especially care work, where it is assumed that women will look after the household chores, especially in patriarchal societies. I propose that these shows (1) naturalize a certain form or notion of femininity as the only suitable one for Pakistan’s women, and (2) naturalize a theory of work that both denies the actual work that women do and that discourages women from stepping into the masculinist marketplace of public careers. I use feminist media representation theory. Because media has the power to disseminate patriarchal and ideological views, it has always been at the centre of feminist criticism. Feminist audiovisual content analysis enables me to critically highlight the biases towards women employed in different occupations, as well as if and how the social reproductive labor of the women who are portrayed as mothers, sisters, daughters, wives, and grandmothers on screen is ignored or taken for granted.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0150,017
Communication savante0,0100,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,247 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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