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Enregistrement W4403186878 · doi:10.7592/ejhr.2024.12.3.929

Puns and pain in Palestine

2024· article· en· W4403186878 sur OpenAlexaff
Natasha W. Vashisht

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Humour Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueJewish and Middle Eastern Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPalestinePunHistoryArtAncient historyLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ahmed Masoud’s The Shroud Maker packs a powerful punch in using the implicative potential of black comedy as a site of resistance. Masoud deploys black comedy to resist and assert control over the exploitative discourse and action against the Palestinians living in Gaza. He does this by using black humour as a tool of alienation to detach people from their trauma, break the fourth wall to make the audience complicit, as a weapon to challenge Israeli dominant discourse, and to assert Palestinian control over the war’s narrative. Dark humour walks the thin line between humour and conflict in the play where “battered by injustice, but still defiant,” the eighty-four-year-old protagonist, Hajja Souad, a shroud maker by profession, introduces trauma through humour and then tips the balance in favour of trauma. Through her offensive jokes and satiric thrust, the play confronts the desensitisation of violence against Palestinians by evoking a reaction in the audience—laughter, followed by reflection on their laughter. While the balancing act between humour and trauma is maintained, The Shroud Maker argues that humour is perhaps the most effective way of communicating and ascribing responsibility to its spectators. Ahmed Masoud puts forth an alternative way of discussing political violence and war beyond the dominant western narrative that marginalises the Palestinian voice. Relaying the tragedy of violence and culture wars through dark humour underscores the message of resistance, coping and persistence in Palestine.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,913
Score d'incertitude au seuil0,845

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,002
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 Opus0,138
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,271 · 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'étudeAutre devis
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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