Mentally Ill and Cute as Hell: Menhera Girls and Portrayals of Self-Injury in Japanese Popular Culture
Notice bibliographique
Résumé
Over the last few decades, self-injury has gained wide visibility in Japanese popular culture from manga (graphic novel), anime (animation), to digital games and fashion. Among the most conspicuous is the emergence of menhera (a portmanteau of “mental health-er”) girls, female characters who exhibit unstable emotionality, obsessive love, and stereotypical self-injurious behaviors such as wrist cutting. Tracing the expansion of this popular cultural slang since 2000, this conceptual article explores three narrative tropes of menhera —the sad girl, the mad woman, and the cutie. Within these menhera narratives, self-injury functions as a self-sufficient signifier of female vulnerability, monstrosity, and desire for agency. These menhera tropes, each with their unique interpretation of self-injury, have evolved symbiotically with traditional gender norms in Japan, while destabilizing long-standing undesirability of sick/detracted female bodies. The menhera narrative tropes mobilize cultural discourses about female madness and subsequently feed back into the social imaginaries, offering those who self-injure symbolic resources for self-interpretation. We argue that popular cultural narratives of self-injury like menhera may exert as powerful an influence as clinical discourses on the way we interpret, make sense of, and experience self-injury. Being attentive to cultural representations of self-injury thus can help clinicians move toward compassionate clinical practice beyond the medical paradigm.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».