Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the film Everything Everywhere All at Once, portraying a Chinese-American family navigating complex familial dynamics. The film, featuring stellar performances by Ke Huy Quan, Michelle Yeoh, and Jamie Lee Curtis, garnered Oscars and marked a historic win for Asian women in the Best Actress category. Beyond its sci-fi front, the movie transcends genre boundaries, contributing significantly to new queer cinema. This paper argues that the film disrupts essentialist notions of race, sexuality, and gender by exploring diverse themes. Drawing from queer theory, this paper analyzes the film’s problematization of gender norms and Asian American stereotypes, as well as the encouragement of critical spectatorship in viewers. The analysis identifies the film’s deliberate use of queer codes, inviting viewers to think beyond conventions. The film confuses normative thinking, as demonstrated through Ke Huy Quan’s character, Waymond, who blurred assignments of masculinity and femininity. Finally, the analysis extends this critique to Asian American representation, interrogating stereotypes associated with the model minority myth. Through the film’s well-crafted storytelling and excellent performances by actors, this paper’s analysis demonstrates how a queer reading can encourage thinking beyond ‘normal.’
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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 | 0,011 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,099 |
| Communication savante | 0,016 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| 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 ».