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Enregistrement W4321372768 · doi:10.3390/soc13020048

How He Got His Scars: Exploring Madness and Mental Health in Filmic Representations of the Joker

2023· article· en· W4321372768 sur OpenAlexaff
Jeff Preston, Lindsay Rath-Paillé

Notice bibliographique

RevueSocieties · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFilm in Education and Therapy
Établissements canadiensThe King's UniversityWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComicsNarrativeMental illnessMental healthArtAestheticsHistorySociologyLiteraturePsychologyPsychoanalysisPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In May of 1939, DC Comics introduced their popular Batman series, but it was a year later when the iconic villain, the Joker, entered the story. What began as a lighthearted pulp comic has since evolved, with Batman’s enemies growing darker and more sinister. In the film, the Joker is now less “clown prince” than violent madman, determined to wreak havoc and spread his warped view of society. Through a thematic discourse analysis, this article explores how Batman films featuring the Joker routinely naturalize and reinforce sanist beliefs about mental illness and are deployed as narrative prostheses to rationalize his heinous crimes. Blending work from both disability studies and mad studies, we explore the cultural construction of madness as animated by filmic representations of the Joker and consider how these narratives inform perceptions of mental illness and subsequently rationalize the disciplining of mad people.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,412
Score d'incertitude au seuil0,449

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,161
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,288 · 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 tête enseignante, 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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