Mothers, Monsters & Media: Examining the Parallel Between Motherhood and the Monster
Notice bibliographique
Résumé
Abstract It is easy to imagine some monstrous other embodying the unknown that is under one's bed, but hardly anyone imagines that the monster is the one tucking you into bed. The one you call mom. Departing from Cristina Santos's work, in this chapter, I will be examining the role of ‘pre-social’ news media (pre-Instagram, Twitter, Facebook, etc.) in depicting the ‘monstrous mother’, the mother who kills her own children. The television news medium holds large potential for the construction and maintenance of stagnant hegemonic values. Women, predominately mothers, continue to be characterised in media as nurturing, gentle and comforting. With a strategic absence of discourses surrounding the ‘monstrous mother’ in the early 2000 news media, it is important to consider the ways these mothers are constructed when these sweet caretakers turn into murderous villains. By examining the cases of Patsy Ramsey and Casey Anthony, I will be discussing how their stories were presented in the media as doubly monstrous, since they both committed crimes that contradict the expected role of a mother. Regardless of the time gap between these cases, ultimately, until ideas about women, women's bodies and women's roles change, women and mothers will continue to face constant scrutiny as media reflects current beliefs, ultimately allowing women and mothers to be equated with the monster.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,017 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».