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Enregistrement W4401394275 · doi:10.37284/eajass.7.1.2088

Female Filmmakers in Nigeria: Breaking Barriers and Shaping Narratives

2024· article· en· W4401394275 sur OpenAlexaff
Summer Okibe

Notice bibliographique

RevueEast African Journal of Arts and Social Sciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAfrican history and culture studies
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousMovie theaterNarrativeFilm industryGender studiesFace (sociological concept)Context (archaeology)Thematic analysisMedia studiesSociologyRepresentation (politics)Political scienceVisual artsHistorySocial scienceArtQualitative researchPoliticsLawLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper explores the significant contributions of Indigenous women filmmakers in Nigeria, highlighting their roles in breaking barriers and shaping narratives within the Nigerian film industry, known as Nollywood. Indigenous women have made remarkable strides in an industry traditionally dominated by men, using their platforms to challenge societal norms and advocate for gender equality. This paper discusses the historical context of Indigenous women in Nigerian cinema, profiling key figures such as Genevieve Nnaji, Kemi Adetiba, Mildred Okwo, and several others. Additionally, it examines the cultural and feminist themes prevalent in their work, the impact of their films, and the challenges they face. Special attention is given to the emerging trend of female filmmakers leveraging platforms like YouTube to produce and distribute their content. Through a detailed analysis of films such as "Lionheart," "King of Boys," and others, this paper illustrates how Indigenous women in Nigerian cinema reshape narratives and contribute to a more inclusive and diverse representation of African experiences. Including visual materials from the films discussed will enhance the understanding of the cultural and thematic elements these filmmakers bring to the screen. This paper aims to underscore the importance of supporting Indigenous women filmmakers and promoting gender equality within the film industry

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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,021

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 technologies0,0140,008
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,265 · 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
GenreEmpirique

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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