Deconstructing Desire: Criticism of Western Romantic Narratives in Mitski's "Your Best American Girl" Music Video
Notice bibliographique
Résumé
Mitski Miyawaki, a Japanese American indie-rock artist professionally known as Mitski, wrote her 2016 song, “Your Best American Girl,” from the perspective of a woman who is unable to have a relationship with her love interest due to their different racial and cultural backgrounds. The accompanying music video engages with the song’s social message while adding nuance and complexity to it. Many of the lyrics portray Mitski’s feelings of isolation as an Asian American woman, especially through their employment of Japanese cultural symbols, while the music video uses parody, camera angles, and Americana iconography to further illustrate Mitski’s experiences of isolation. This essay analyzes the subtle ways in which “Your Best American Girl” subverts Asian stereotypes and destabilizes white patriarchal structures that are perpetrated by popular media, particularly through white centrality in the indie-rock genre. Comparison of “Your Best American Girl” to Lana Del Rey’s “Born to Die” music video reveals how “Your Best American Girl” uses parody techniques to criticize this white centrality. Further, its references to PJ Harvey allows Mitski to occupy a similar position of musical authenticity and command respect. Through lyrical, musical, and visual storytelling, “Your Best American Girl” chronicles Mitski’s journey towards self-acceptance, while critiquing the pervasive whiteness in romantic narratives.
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 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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,040 |
| Communication savante | 0,015 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».