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Enregistrement W4386252273 · doi:10.5430/wjel.v13n7p549

The Depiction of Violence as a Social Reality: A Cross Sectional Analysis of Mahasweta Devi’s The Hunt and Indira Goswami’s The Beasts

2023· article· en· W4386252273 sur OpenAlexvenueno aff
Saraswathy Selvarajan, R. Preetha

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of English Language · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSouth Asian Studies and Conflicts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPatriarchyCrueltySubalternGender studiesSociologyCasteSexual violencePoliticsCriminologyLawPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper attempts to explore the violence meted out to gendered subaltern and also scrutinizes the destructive role of patriarchy in the lives of women protagonists in the writings of Mahasweta Devi and Indira Goswami. Violence against women is as old as the world. The kind and the intensity of violence vary from time to time and place to place, but it is there everywhere. Mahasweta Devi and Indira Goswami are some of the rare women writer-activists who have taken a daring attempt to expose the kind of violence faced by the women in their everyday life. Their writings expose the cruel deeds of patriarchy. The cruelty happening in the lives of gendered subalterns in terms of caste and class is heart breaking. Through their writings, they advocate them that protest is the only choice to stop such atrocities against women instead of being a mute observer. Only by resisting, women can minimise the violence committed on them. Women protagonists of Devi and Goswami are trying to protest and they challenge patriarchy. The gender based violence like rape and sexual assault threatens the well-being and the dignity of women. The paper analyses Devi’s short story The Hunt (2001) and Goswami’s The Beasts (2002) in bringing about the stark reality and cruelty occurred in the lives of “gendered subaltern” of the contemporary West Bengal and Assam in the 90’s through their writings.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,485
Score d'incertitude au seuil0,750

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,315 · 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'étudeObservationnel
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
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