Cultural Monsters in Indian Cinema: The Politics of Adaptation, Transformation and Disfigurement
Notice bibliographique
Résumé
In India, a popular trope is adapting cultural myths and religious iconographies into visceral images of the monster in literary and visual representations. Cinematic representations of the Indian monster are modelled on existing folklore narratives and religious tales where the idea of the monster emerges from cultural imagination and superstitions of the land. Since it rationalizes several underlying archetypes in which gods are worshipped in their monstrous identities and disposition, the trope of the monster is used in cinema to indicate the transformation from an ordinary human figure to a monstrous human Other. This paper examines cinematic adaptations of monster figures in Malayalam cinema, the South Indian film industry of Kerala. The cultural practice of religious rituals that worship monstrous gods is part of the collective imagination of the land of Kerala through which films represent fearsome images of transformed humans. This article argues that cultural monsters are human subjects that take inspiration from mythical monster stories to perform in a terrifying way. Their monstrous disposition is a persona that is both a powerful revelation of repressed desires and a manifestation of the resistance against certain cultural fears associated with them. The analysis of several Malayalam films, such as Kaliyattam (1997) Manichithrathazhu (1993) and Ananthabhadram (2005), reveals how film performance adapts mythological narrative elements to create new cultural intertexts of human monsters that are psychotically nuanced and cinematically excessive.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,027 |
| Communication savante | 0,019 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».