The Clothes Make the Woman: How Fashion Informs the Comedic Identity of <i>Schitt’s Creek</i> ’s Moira Rose
Notice bibliographique
Résumé
The Canadian television comedy Schitt’s Creek (2015–2020) tells the story of the Rose family after they are reduced to poverty through the machinations of a criminal business manager and must take up residence in a small town. The series relies heavily on costuming to illustrate the personalities of persons on both sides of the urban/rural divide, especially in the case of Moira Rose. From the first moment we see her, hysterical as she packs her wigs, we understand she is a woman of fierce individuality with a wealth of personality and presence. While viewers may at first see Moira’s clothes as ridiculous, it becomes apparent that, while outlandish and bold, they are also a statement to the town and the world that Moira Rose will not lose hope. Using Kathleen Rowe Karlyn’s concept of excess, this article examines the role costuming plays in the creation of Moira Rose. In addition, by examining the costume design and philosophy in several sitcoms from the 2010s, we see that Schitt’s Creek is not alone in using clothing to set the stage for characters’ stories and personalities, and that costuming plays a significant role in providing meaning and messaging to the situation comedy.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,013 | 0,014 |
| Communication savante | 0,010 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».