Notice bibliographique
Résumé
Do online shopping advertorials for whitening skincare products in South Korea perpetuate a racial hierarchy wherein whiteness is maintained as an ideal beauty standard? If so, how is this hierarchy articulated and reinforced with words and images? Whitening products, such as tone-up creams and sunscreens, have become increasingly prevalent in the skincare industry in South Korea. Adding a level of nuance to earlier research, my research undertakes a critical feminist discourse analysis method to examine 19 skincare advertorials on the South Korean beauty e-commerce site, Olive Young Global. This study breaks new ground by taking an inductive analysis approach to analyzing these advertorials to produce findings comparable to similar studies in other Asian countries. Thus, it works to confirm the overall message being communicated that these products are sold as the key to a woman’s quest for a white beauty ideal. By undertaking an inductive critical discourse analysis, the research will develop themes based on the exploration of these advertorials with some guidance from existing literature. The globalization of beauty promotes a falsely universal white(ned) woman, and this project evidences a nuanced analysis of the lexical choices and images employed to promote the idea that whiteness and youthfulness equate to “natural” beauty. This critical feminist discourse analysis will provide insight into how a racial hierarchy is reinforced through media and how the exclusion of racialized women from spaces intended to empower all women will reproduce the societal hierarchy among women within the beauty industry.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,013 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».