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Enregistrement W324839524 · doi:10.2478/pjes-2014-0017

Gender, Humour and Transgression in Canadian Women’s Theatre

2014· article· en· W324839524 sur OpenAlexaboutno aff
Natalie Meisner, Donia Mounsef

Notice bibliographique

RevuePrague Journal of English Studies · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHumor Studies and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLaughterFemininityComedyAestheticsIronyAmbivalenceIdeologyMasculinityLiteraturePower (physics)AntipathyGender studiesPsychoanalysisSociologyPsychologyArtPoliticsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Are humour and laughter gender-specific? The simple answer, like most everything that is ideological, is “yes”. Many feminists in recent years have grappled with the question of humour and how it is often the site of much contestation when it comes to women using it as a tool of transgression. This paper probes the seemingly timeless antipathy between humour and representations of femininity through recourse to performance and theories of the body. This article holds the term “woman” up to scrutiny while simultaneously examining the persistence of both critical and philosophical recalcitrance and the way humour continues to function in both gendered and violent ways. How does gender “do” or “undo” humour? Laughter is no simple matter for women, due to the legacy of profoundly polarized and hyper-sexualized historical ambivalence between femininity and laughter. Acknowledging the problematic nature of the category “woman”, and after clearing some terminological distinctions (comedy, humour, irony, satire, and parody), this article investigates humour’s complicated and volatile relationship to gender and the way the laughing body of women on stage presents a fascinating double helix of sexual aggression and power

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,549
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,302 · 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.

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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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