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Enregistrement W4411607057 · doi:10.1080/09589236.2025.2521690

Fragile fat masculinities: the narrative construction and masculine negotiation of fatphobia in Malayalam cinema

2025· article· en· W4411607057 sur OpenAlexaff
Sony Jalarajan Raj, G Gayathri, Adith K. Suresh

Notice bibliographique

RevueJournal of Gender Studies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSouth Asian Cinema and Culture
Établissements canadiensMacEwan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMalayalamMovie theaterNarrativeNegotiationMasculinityGender studiesSociologyArtLiteratureLinguisticsPhilosophySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The portrayal of the male fat body in Indian cinema is intertwined with prevalent social constructs and gender stereotypes regarding idealized masculine corporeality. The fat character is frequently depicted as a source of humour that not only reinforces fatphobic attitudes but also underscores the normalization of body shaming in Indian society. This article scrutinizes the representations and discourses surrounding fatness within the context of Malayalam cinema, the South Indian film industry based in the state of Kerala. It specifically analyzes two key Malayalam films to understand how visual narratives construct fat bodies using humour to shed light on the protagonist’s struggles with body image, societal prejudices, and self-acceptance. This paper argues that the construction of fatphobia degrades male characters and reduces them to objects of revulsion, thereby reinforcing stereotypes of desirability and beauty. These films use a common narrative that presents fat characters as kind-hearted, childish and feminized to create a humanized body image to conceal the fatphobia that surrounds their masculinity. These forced narrative negotiations reinforce fragile fat masculinities through the exaggerated social performance of fatness as something that invites a pleasurable gaze without destigmatizing the insecurities and societal norms around body image and masculinity.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0050,009
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,244 · 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'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

Citations0
Publié2025
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