Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper analyses the representation of Nathan Shelley, a central racialized character in the Emmy-award winning television series Ted Lasso who becomes an assistant coach of AFC Richmond after being discovered by the show’s protagonist, Ted, but later betrays his mentor. It argues that Ted Lasso reproduces stereotypically gendered understandings of Muslim identity by portraying Nate’s character through a form of ambivalent masculinity and inept heterosexuality that reinforces Orientalist conceptions of Muslim—and ‘Muslim-looking’—men. These portrayals of Nate, and his eventual villainous turn, mirrors racialized understandings of Muslim radicalization in the post-9/11 era involving the construction of Muslim-looking subjects (but mostly men) as inherently suspicious. As such, Nate’s ambiguous Brownness and the show’s colour-blind writing of his character’s backstory combine to construct him as a vulnerable but risky subject whose proper development is dependent on Ted Lasso’s white protagonists. The show’s racial boundaries produced in Nate’s character arc, which reproduce colonial logics, draw civilizational differences between Westerners and development subjects, the latter of whom require intervention and modernization within the Western world. At the same time, this character arc amplifies Western anxieties about the ‘inherent’ riskiness of Brown, Muslim-looking men in the post-9/11 era. As such, this analysis of Nate unsettles Ted Lasso and casts a shadow over its progressive, ‘feel-good’ message of hope and optimism by demonstrating how the show promotes a racialized construction of Nate as an emasculated, dangerous, and ahistorical subject. Citation: Ali, Adam Ehsan and Matt Ventresca, ‘“You are Nathan F*cking Shelley!”: Orientalism, White Saviourism, and the Radicalization of Nate in Ted Lasso’ (20 Mar. 2025), in Shakuntala Banaji and Janelle Joseph (eds), Media, Entertainment, and Sport, in Meena Dhanda (ed.), Oxford Intersections: Racism by Context (Oxford, online edn., Oxford Academic, 20 Mar. 2025 -), https://doi.org/10.1093/9780198945246.003.0067, accessed [date].
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,002 |
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 ».