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Enregistrement W4394959086 · doi:10.34190/icgr.7.1.2105

Up-Cycling Barbie: “Bad Feminism” for Mixed-Up Times

2024· article· en· W4394959086 sur OpenAlexaff
Suzanne de Castell, Jennifer Jenson

Notice bibliographique

RevueInternational Conference on Gender Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Feminism, and Media
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCyclingFeminismArtSociologyGender studiesHistoryArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper explores both the critical and the contradictory ways ‘gender’ is enacted in what has become a blockbuster at once wildly popular, and as well a site of controversy and censorship. Examining the reporting on and reviews of the film Barbie, providing some of the actual history of its design, as against its narrative re-presentation in the film, looking in particular at its ironic remediation of gendered games and play, the paper also identifies some of the cinematic techniques through which the movie reinvents Barbie as a filmic feminist, through a deconstructive and reconstructive upcycling of the iconic material Barbie en plastique. The director’s embrace of an explicitly feminist narrative re-frames a 60-year-old doll and upcycles Barbie for a new generation, reaching an unprecedented global audience with its diverse, inclusive casting, its satirizing of patriarchy and a passionately feminist speechifying moment that couldn’t happen nowadays across an increasingly litigation-sensitive academy, yet has gained astonishing traction in popular media, and enthusiastic re-citation in TikTok. Those commitments, however, sit uncomfortably with the Mattel Toy company’s embrace of a new market for a product at risk of obsolescence from a generation of mothers raised on one or another ‘wave’ of feminist thought, and the considerably different versions of feminism that the film avows, and those it enacts.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0200,017
Communication savante0,0110,007
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,002

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 Opus0,390
Tête enseignante GPT0,523
Écart entre enseignants0,134 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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