Unveiling New Feminist Insights into the Inspiring Narrative of Women Pioneering India’s Accomplished Mars Mission in the Film Mission Mangal
Notice bibliographique
Résumé
The present research article delves into the transformative journey of women in society, with a particular focus on their education and emancipation, as depicted through the lens of cinema. In recent years, women have evolved from traditional roles to multifaceted individuals who actively shape their destinies. This transformation encompasses their education, as they gain access to knowledge and learning, and their emancipation, as they assert their rights and seek opportunities for personal and professional growth. Furthermore, this study explores the representation of these transformations in films, examining how cinema is a potent tool for educating and empowering women. “There are various works that deal with feminism through writings and movies which bring out the nature of women in a way that every woman can relate and reflect it with their daily lives.” (Shalini & Alamelu 2018) It investigates the portrayal of women’s lives and their journey towards self-realization and sheds light on the societal dynamics and challenges they encounter. Through cinematic narratives, women’s stories gain the potential to inspire and mobilize positive change, challenge existing norms and promote gender equality. The present study employs content analysis as the methodological approach, and this study seeks to provide a comprehensive analysis of the representation of women in “Mission Mangal” from a feminist viewpoint, revealing fresh insights into the portrayal of women’s roles and contributions in India’s Mars Mission exploration story.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,028 |
| Communication savante | 0,011 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».