Locating the<i>Tawa’if</i>Courtesan-Dancer: Cinematic Constructions of Religion and Nation
Notice bibliographique
Résumé
The development of the Hindi/Urdu cinema is intimately connected to the history of artistic performance in India in two important ways. Not only did hereditary music and dance practitioners play key roles in building this cinema, representations of these performers and their practices have been, and continue to be, the subject of Indian film narratives, genres, and tropes. I begin with this history in order to explore the Muslim religio-cultural and artistic inheritance that informs Hindi/Urdu cinema, as well as examine how this heritage has been incorporated into the cinematic narratives that help construct distinct gendered, religious, and national identities. My specific focus is on the figure of the tawa’if dancer, often equated with North Indian culture and nautch dance performance. Analyzing the ways in which traces of the tawa’if appear in two recent films, Dedh Ishqiya and Begum Jaan, I show how this figure is placed in a larger representational regime that sustains nationalist formations of contemporary Indian identity. As I demonstrate, even in the most blatant attempts to define the Indian nation as “Hindu,” the “Muslimness” of the tawa’if—and by extension the cinema she informed in ways both real and representational—is far from relinquished.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».