Diverging the Popular, Gender and Trauma AKA The Jessica Jones Anthology
Notice bibliographique
Résumé
Jessica Jones made her first Marvel Comics appearance in Alias #1, November 2001, and went on to star in three ongoing series. In 2015 the Netflix adaptation Jessica Jones premiered to positive reviews. Following the scarred and superpowered titular character as she struggled to run a private detective agency and face her past, the show ran for three seasons and received a Hugo Award, a Peabody Award, and a Creative Arts Emmy. Diverging the Popular, Gender and Trauma AKA The Jessica Jones Anthology brings together a diverse group of scholars to explore the evolving depiction of the superheroine as embodied in both Jessica Jones and in the series. Contributors draw on trauma-informed study, lived experience, feminist approaches, cultural studies, and more to present multifaceted analyses. Specifically addressing survivorship, trauma, masculinities, and militarization, this book makes space for conversations that recognize the diverse, multi-layered narratives and complex, sometimes contradictory depictions presented by the show. Taking Jessica Jones as part of an evolving depiction of the superheroine, this anthology focuses not only on the content of the television series but female superheroes more broadly. It recognizes and critically discusses gendered and racialized roles and spaces, the changing expectations of fans, and the places in which media industries and fans interact. Connecting Jessica Jones to the wider Marvel Cinematic Universe, this is a thoughtful and thorough study of a ground-breaking character and boundary-pushing show.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».