The Future Is Noir: Alienation, Resentment, and Cyclicality in Indigenous Futurism on Film
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: There is much potential for Indigenous science fiction and futurisms to articulate a decolonized vision of the world. "Indigenous futurisms are narratives of biskaabiiyang, an Anishinaabemowin word connoting the process of 'returning to ourselves,' which involves discovering how personally one is affected by colonization, discarding the emotional and psychological baggage carried from its impact, and recovering ancestral traditions in order to adapt in our post-Native Apocalypse world," writes Grace Dillon. If Indigenous futurisms today are the most prominent vehicle for biskaabiiyang—typically understood in roundly positive terms as a healing process—then how curious it is that so many Indigenous filmmakers are also drawing on noir aesthetics and themes of resentment and existential dread as they dramatize biskaabiiyang in the future imaginary. Why noir? And why now? And is there anything inherently anticolonial about noir? In this article I will focus on Night Raiders (2021), Biidaaban (The Dawn Comes) (2018), A Red Girl's Reasoning (2012), and several of Jeff Barnaby's films to illustrate the ways that Indigenous storytelling today draws upon noir stylistics and the themes of imbalance and criminalization of antiheroes within its anticolonial approach to temporality and slipstream. These films, and many others that adopt a bleak tone, resist a phony kind of reconciliation in what I call "Indigenous noir." Themes of alienation and productive resentment pervade the narratives in this new wave of Indigenous cinema as characters attempt to enact biskaabiiyang, that is, to reconnect with their communities and the land. In Canada, Indigenous people might feel like a character in a noir film trying to navigate a world off its axis while also being urged to recognize the "progress" that has come out of Truth and Reconciliation. In the noir world, many obstacles get in the characters' way of attaining mino bimaadiziwin (the good life), but this goal remains an important north star for Indigenous creatives and audiences alike.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,015 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».