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Enregistrement W4235897363 · doi:10.1057/9780230604872_5

Media as Constructor of Ethnic Minority Identity: A Native American Case Study

2007· book-chapter· en· W4235897363 sur OpenAlexaboutno aff
Ritva Levo‐Henriksson

Notice bibliographique

RevuePalgrave Macmillan US eBooks · 2007
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Cultural Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthnic groupHollywoodIndigenousIdentity (music)White (mutation)Gender studiesNative americanSociologyGenealogyMedia studiesHistoryAnthropologyArt historyArtAesthetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Media representations and concepts of ethnic minorities on those representations become important if one tries to understand the media’s role as constructor of ethnic self-identity. Native Americans provide a classic example—synonymous here with “American Indian.” In Canada, the term “First Nations” is often used (Iverson, 1998, p. 4) along with “indigenous,” when referring to indigenous people of the world (cf. Alia, 1999). Their media representations have been quite one-sided and uniform, imitating the model of the nineteenth century Plains Indians as created by Hollywood (Hilger, 1995; Churchill, 1998; Kilpatrick, 1999; Bataille, 2001; Pearson, 2001; Rollins and O’Connor, 2003; Aleiss, 2005). Elizabeth Bird (1999) discusses how representations of American Indians are structured in predictable, gendered ways: Women are faceless, rather sexless squaws in minor roles, or sexy exotic princesses or maidens who desire white men. Men are either handsome young warriors, or safe, sexless wise elders.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,748
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,292 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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