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Enregistrement W4402206785 · doi:10.3390/soc14090170

Echoes of Madness: Exploring Disability and Mental Illness in Hellblade: Senua’s Sacrifice

2024· article· en· W4402206785 sur OpenAlexaff
Sina Torabi, Jeff Preston

Notice bibliographique

RevueSocieties · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFilm in Education and Therapy
Établissements canadiensThe King's UniversityWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSacrificeMental illnessPsychologyPsychoanalysisPsychiatryMental healthPhilosophyTheology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Video games are known for many things, but nuanced portrayals of characters with mental illness might not be one of them. This trend, however, has gradually started to shift with games like Hellblade: Senua’s Sacrifice, which aim to convey a genuine experience of mental illness to the player. Through a close reading of different instances in the game, this paper shows how Hellblade complicates the usual sanist ideas seen in most other games by taking an ambiguous stance, using mental illness as a representational tool. Furthermore, it avoids some of the more sensationalist and problematic tropes often employed in such representations, like the supercrip and the Cartesian divide of the body and mind. In order to show this, we have employed Mitchel and Snyder’s concept of narrative prosthesis to demonstrate how the game does not in fact rely on Senua’s disability as an exotic feature of the narrative to hook players in. By combining insights from disability and mad studies, we show how this game is a step in the right direction when it comes to challenging the perceptions of mental illness prevalent in pop culture.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,171
Score d'incertitude au seuil0,365

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,338 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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