The Making of Monstrosity: Exploring the Monster Figure Through the Lens of Gender
Notice bibliographique
Résumé
Abstract What relation does the monster figure have to gender? It is widely accepted that monsters in television, cinema and literature commonly stand in for the Other, be that a social, political or racialised Other. To consider monsters and monstrosity through the lens of gender is to investigate the links between the monster figure and the Others that exist under the system of patriarchy – most notably women, gender-diverse people and queer folks. In this collective chapter, Francesca Lopez, Russ Martin and Chloe Olivo explore how the monster figure relates to gender via a conversation that traces the links between three individually written chapters – X-Men: The Normative System Disguised as Mutant, Dragula and the Expansive Queerness of the Drag Supermonster and Femicide on the Frontier: Analysing Motives Behind the Femicide Crisis in Ciudad Juàrez. Each of these chapters investigates social norms relating to gender and those who challenge or defy them. Ultimately, the authors argue, it is those whose gendered and sexual identities are not associated with social power that are made monstrous by the patriarchy. This conversation-based chapter considers both real-life situations in which real people are made monstrous and monsters from fiction films and reality television. Ultimately, the authors suggest that the monster figure can be powerful and transformative for those who exist on the margins of the patriarchy – though, as this chapter documents, such is not always the case.
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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 | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,076 |
| Communication savante | 0,014 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| 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 ».