The Iconic Muslim Superhero: Muslim Female Audience Perspectives of Marvel’s Muslim Superheroines
Notice bibliographique
Résumé
This dissertation critiques the construction of the American Muslim female superhero where Muslim identity is treated as an intersectional identity. It incorporates critical race theory, postcolonial feminism, affect theory, audience studies, postfeminism, and feminist comic studies. While American Muslim superheroes have existed for many decades, their representation flourished during the War on Terror. I first position the Muslim female superhero in the current social and geopolitical context in the West by discussing the underpinnings of the imperialist project in her construction. In the process, I discuss the ways she emphasizes Western exceptionalism and white male saviorism; and its implications for Muslim masculinities by depicting them as savage oppressors of women in comics written by White, non-Muslim men. I examine the attempts of Muslim writers to rehabilitate these images in the Ms. Marvel comic series, ending with a discussion for the potential of both these gendered representations in my Conclusion. The field of Muslim audience studies has been overlooked in scholarship despite the increase in negative representations of Muslims in Western media. This study contributes to that understudied area with an audience study examining young adult female Muslim perspectives of three Muslim superheroines – Sooraya Qadir (Dust), Monet St. Croix (M), and Kamala Khan (Ms.Marvel). If we analyze the conditions of possibility that led to an influx of American Muslim superheroes during the War on Terror, it becomes clear that the Muslim superheroine has two functions. For dominant audiences, she alleviates white guilt when we consider the increase in state violence committed against Muslims during this war. But for Muslim audiences who are frustrated with Orientalist depictions of them, she provides relief from these depictions, making their reactions an affective phenomenon. Because participants viewed their religious identity in conjunction with their racial, sexual, gendered, and cultural identity, I provide a critique of Arab Muslim femininity through emphasizing Black, South Asian, and LGBTQ Muslim identity. Finally, I discuss gendered Muslim identity in superhero comics through analyses of Islamic wear as costumes, and class representations of Muslim men.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».