Twitter as the Teacher: What the Digital Afterlives of Hollywood’s Sports Films Tell Us That the Motion Pictures Don’t
Notice bibliographique
Résumé
The murder of George Floyd in 2020 drew new attention to the discourse surrounding representation in North America. Western sports leagues have been at the forefront of race conversations during this time, but the dialogue extends to popular sports films as well. Through a critical discourse analysis, this MRP argues that there are several insights to be learned from the digital afterlives of three sports films. This study first outlines examples of how the White saviour trope is enacted in Glory Road (2006) and The Blind Side (2009), and how the academically poor performing Black student-athlete trope is performed in Coach Carter (2005). Next, it explores the digital afterlives of these films today, specifically on Twitter. The findings suggest that each film occupies a significant space in the lives of its viewers. The digital afterlives provide insights into the importance of education in the athlete-student relationship, racism of the past and how much has or has not changed, the formation of the family unit, and the issues that arise from using films as a teaching tool for Black pain. The digital afterlives of these films create space for a discussion about these insights, which is significant during a time of cancel culture as this culture contributes to the demise of critical thinking with its emphasis on turning the cheek to something that does not agree with one’s ideologies rather than responsibly and cognitively interacting with contrary views. To help stop this close-minded cycle and foster an understanding for how to critically examine films and other media texts, a media literacy assignment for middle school students accompanies this MRP.<div><br></div><div> Keywords: Black, athletes, sports films, tropes, stereotypes, representation, race, digital afterlife, Twitter, media literacy, Coach Carter, Glory Road, The Blind Side</div>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 tête enseignante, 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 ».