MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4393163692 · doi:10.55016/ojs/muj.v2i1.78789

Coloring History

2024· article· en· W4393163692 sur OpenAlexaff
Hannah Adriano

Notice bibliographique

RevueThe Motley Undergraduate Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHistory, Culture, and Diplomacy
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since its release, the Netflix show, Bridgerton, has been a hit series among its mass audiences as it harnesses an average of 103,550,000 views per season and currently holds fourth place in Netflix’s most popular English-language series (Tudum, 2024). The show has gained immense popularity not only because of its captivating plotlines but also because of the diverse cast of characters placed within the Regency Era. From this, it is critical to dissect and understand how race is represented within the show to discern the discourses being perpetuated to its viewers. Throughout this essay, I will employ Stuart Hall’s theory of representation and the politics of signification to unpack the racial representation within the Netflix show, Bridgerton, and how it reproduces colour-blind casting, interracial relationships, and dark versus light symbolism to perpetuate post-racial and Orientalist discourses. This analysis explores how colour-blind casting sustains post-racial discourses in the disguise of escapist media, which strips the Other of their lived experience. Moreover, it highlights how the depiction of interracial relationships within the show contributes to both post-racial and Orientalist discourses by placing the Occident over the Orient, and disregarding the prejudice often faced by interracial couples during that period. It further reveals how dark versus light symbolism is embedded throughout the interactions between multiple characters, which elicits the disruption of the white imaginary by Black individuals. As the show progresses and continues to release seasons that reach such large audiences, it is crucial to analyze what discourses surrounding race are being perpetuated and its potential impact on reinforcing stereotypes and misrepresenting marginalized communities.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,776
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,183 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Motley Undergraduate JournalMême sujetHistory, Culture, and DiplomacyTravaux en français237 207