Gender (im)balance in the Russian cinema: on the screen and behind the camera
Notice bibliographique
Résumé
The relationship between on-screen and off-screen inequality in film industries and the relative impact of these on movie attendance is widely discussed but not necessarily empirically demonstrated. This article examines the binary gender composition of film project teams and the gendered representation of film characters as factors for cinema attendance. We collected a unique dataset (N=1285) of all films released during the pre-pandemic decade (2008-2019) in Russia – at that time the largest European cinema market. A marked-up subset of 243 films was used to calculate a novel version of the Bechdel-Wallace test that accounts for the proportion of all non-stereotypical dialogues in the film narration, as opposed to the classical binary test. Our test proves very informative, revealing a strikingly high proportion of dialogues with stereotypical portrayals of women even among the films that pass the Bechdel-Wallace binary threshold. We also undertook a social network analysis (SNA) of the characters’ communications. This analysis demonstrate that women predominantly occupy a peripheral position in film plots. Both stereotyping and marginalization of women are positively related to the proportion of men in the film crew, especially in the role of screenwriter. Simultaneously, having more men in key positions is also correlated with access to larger budgets and better distribution, thus effectively impeding films with stronger women characters from wider audiences. These audiences, however, show no prejudice towards films with such characters: after 2015, films featuring central women protagonists have the same level of attendance as movies without them. Although Russia exemplifies a large non-Western cinema market, the trends we identify, particularly the “gatekeeping” effect of male filmmakers, is notably in line with those observed in Western democracies.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».