MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4313533272 · doi:10.5430/wjel.v13n1p195

Gender Roles in Giambattista Basile’s Sun, Moon, and Talia, and Walt Disney’s Sleeping Beauty

2022· article· en· W4313533272 sur OpenAlexvenueno aff
Irwan Sumarsono, Eny Kusumawati, Elizabeth Anggraeni Amalo, Imam Dui Agusalim, Radina Anggun Nurisma

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of English Language · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMedia, Gender, and Advertising
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBeautyArtLiteratureAesthetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined the similarities and differences between two literary works, Giambattista Basile's Sun, Moon, and Talia and Walt Disney's Sleeping Beauty, emphasizing gender roles. The authors examined how both male and female characters were portrayed in the short stories. To analyze this problem, the qualitative methodology was employed. The data sources were acquired through library research. The primary data came from the two short stories, while the supporting data came from other sources such as journals, e-books, and other internet-based material that was relevant. In both stories, male characters are stronger, more powerful, and more dominant than their female counterparts, as indicated by the study's findings. This analysis also found that both stories were presented differently by their respective authors, with Sun Moon and Talia depicting the patriarchal structure more explicitly than Disney's Sleeping Beauty.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,013
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,265 · 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'étudeQualitatif
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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWorld Journal of English LanguageMême sujetMedia, Gender, and AdvertisingTravaux en français237 207