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Enregistrement W4200492824 · doi:10.1177/17506352211059130

Iconic war images and the myth of the ‘good American Soldier’

2021· article· en· W4200492824 sur OpenAlexaff
Megan MacKenzie

Notice bibliographique

RevueMedia War & Conflict · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Security, and Conflict
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesDanmarks Frie Forskningsfond
Mots-clésMythologyMasculinityNarrativeIdeal (ethics)VirilitySociologyGender studiesAestheticsWhite (mutation)Identity (music)RomanceNationalismHistoryLiteratureArtPolitical scienceLawPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article explores the ‘good American soldier’ as a gendered ideal type shaped by, and reproductive of, myths about American military success, romantic notions of small-town working and white America, notions of heterosexual virility, and ableist stereotypes about personal resilience. Drawing from an analysis of 10 years of media coverage of an iconic image dubbed the ‘Marlboro Marine’, the article outlines three specific myths linked to the ‘good American soldier’, in order to provide an insight into ideals of militarized masculinity and the gendered myths that shape American nationalism and identity. In developing this analysis, the article extends existing work on military masculinities by introducing the ‘good American soldier’ ideal type and explores the multiple myths associated with this ideal type. The article also demonstrates how a media narrative analysis that covers an extended period of time makes it possible to observe shifting narratives associated with the ‘good American soldier’.

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)0,001
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 enseignants0,864
Score d'incertitude au seuil0,953

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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