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Enregistrement W4385540822 · doi:10.1108/978-1-80382-255-620231031

Feminist Perspectives on Rape-Revenge and Necroempowerment in Narcotelenovelas and B Movies

2023· book-chapter· en· W4385540822 sur OpenAlexaff
Gabrielle Pannetier Leboeuf, Anaïs Ornelas Ramirez

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Feminism, and Media
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSociologyGender studiesPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This chapter offers feminist perspectives on the violence exercised by female avengers in popular audiovisual products about narcotrafficking from Mexico and Colombia. Through the case studies of the narcotelenovela Rosario Tijeras (RCN Televisión, 2010) and the B movie Sanguinarios del M1 (Alonso Ortiz Lara, 2011), we explore how recent Latin American narco-narratives rearticulate the ‘rape-revenge’ film. Following Valencia's conceptualisation of necroempowerment (2012), we argue that female characters respond to rape with ruthless methods in an effort to regain agency. We combine existing literature in feminist film studies with postcolonial readings of the specificities of rape-revenge in the narco-universe where the violence these heroines use as retaliation is already the norm for their male counterparts. A close reading of revenge sequences underscores how vengeance can constitute a cathartic outlet for enraged female characters, challenging stereotypes of feminine passiveness and subverting gender hierarchies. However, it also perpetuates a patriarchal order based on toxic ideals of individual power achieved through bloody methods. We examine how empowerment can entrap female protagonists and serve to differentiate the types of violence that each gender has access to, and we discuss the problematic representation of rape as a transformative moment necessary for women to later become powerful.

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)0,002
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,015
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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