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Enregistrement W4413881290 · doi:10.35492/docam/12/1/3

Make It Pink: Superman, Pink Kryptonite, and Fandom

2025· article· en· W4413881290 sur OpenAlexafffund
Tom Ue, Kristofer Starzomski-Wilson

Notice bibliographique

RevueProceedings from the Document Academy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCinema and Media Studies
Établissements canadiensCape Breton University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaDalhousie UniversityCape Breton UniversityBowling Green State University
Mots-clésSupermanFandomArtAdvertisingArt historyBusinessLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper explores several representations of pink kryptonite. In Doug Murphy’s animated short film True Colors (2017), Superman (Jason J. Lewis) transforms into a woman when he’s exposed to this substance. This short, as we have shown elsewhere (2025), offers a useful lens for examining the perpetuation and the critique of gender stereotypes in superhero media: Superman may be equally capable regardless of his sex, but the film pokes fun at, rather than celebrates, his transformation. Pink kryptonite rarely appears in the canon. A single panel in Supergirl (2003) has received perhaps the most sustained attention. Tom Ue’s archival work at the Library of Congress has revealed but one more instance in comics, in an issue of Superman’s Pal, Jimmy Olsen (2019). In both cases, exposure to the substance makes Superman attracted to Jimmy, and they leave us with more questions than answers: That Jimmy does not reciprocate the superhero’s attentions makes all the more apparent the power imbalance in this sexualized relationship. In this paper, we argue that pink kryptonite can be a useful catalyst for initiating all kinds of critical discussions regarding gender norms and that this conversation has been continued by fans. Through close analysis of canonical and fan treatments of pink kryptonite, this paper weighs in on both the potentials and the limitations of canonical texts; and it argues for the value of investigations in libraries and information repositories.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0120,023
Communication savante0,0070,008
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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