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Enregistrement W4237481248 · doi:10.1386/jammr.8.2.83_1

Visible and invisible: An audience study of Muslim and non-Muslim reactions to orientalist representations in I Dream of Jeannie

2015· article· en· W4237481248 sur OpenAlexaff
Katherine Bullock

Notice bibliographique

RevueJournal of Arab & Muslim Media Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMedia Studies and Communication
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIslamophobiaOrientalismIslamPrejudice (legal term)BlameRepresentation (politics)DreamSociologyMedia studiesGender studiesHistoryPolitical sciencePsychologySocial psychologyLiteratureLawArtPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Most Muslims lay the blame for the perpetuation of societal prejudice against Islam and Muslims at the feet of the media. Media scholars regularly confirm that negative stereotypes prevail in contemporary western media. Yet there are differences between media representation and the effects on actual people’s attitudes. Empirical research is needed to find out if negative media stereotypes of Muslims, Arabs and Islam are actually linked to widespread societal Islamophobia. This article traces audience reactions to a 1960s U.S. sitcom, I Dream of Jeannie, a show replete with ‘orientalist’ representations of Arabs and genies linked to the collection of traditional stories called The Arabian Nights: Tales from a Thousand and One Nights. The main research finding is that while a variety of responses were uncovered, a consistent difference between non-Muslim and Muslim reactions became apparent: only Muslims noticed orientalist stereotyping the show. I conclude that if North American society is to move beyond Islamophobia and forward to building bridges and integrating Muslims without discrimination into wider society, this cannot be done where non-Muslims do not see negative media stereotypes about Muslims.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,195
Tête enseignante GPT0,484
Écart entre enseignants0,289 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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