Race, Representation, Misrepresentation, Caricatured Consumption Tropes; and Serious Matters of Inequity and Precarity
Notice bibliographique
Résumé
We do not know if it is a trend or a temporally short uptick. At MGDR, we are noticing that there is some increase in significantly influential entertainment products – films, television programs, video series on streaming platforms, etc. – that strive to represent people, cultures and regions that have been marginal or underrepresented. Of course, from a ‘markets’ perspective, it makes sense – in rapidly diversifying societies such as United States, Canada, United Kingdom, France, Germany and Australia – to create entertainment products that supplement the large corpus of ‘mainstream’ entertainment products. In other words, the mainstream needs to start accommodating – and, we hope, merging and blending with – parallel sub-streams. Indeed, in all aspects of life, especially in the United States – and, from there, echoing worldwide – there is increasing evidence of multiracial and multiethnic representation in foodways, fashion, films and more. Given all this, we at MGDR have decided to strive to feature and analyze, in multiple issues of the journal, the emerging patterns of new or novel representations. In this issue, we focus on some films. First, the focus in on a film that, while partly cinematic fiction, also has very substantial elements of documentary-style realism. The second set of films – the original and its sequel, after a 30-year gap – deal with the relationship with the African-American culture of New York, and a mythical well-off nation in Africa.
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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 | 0,013 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,049 |
| Communication savante | 0,013 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».