Notice bibliographique
Résumé
From the show's modest beginnings to its massive Emmy sweep, You Are My Happy Ending tells the story of how Schitt’s Creek became the surprise hit that changed the way we think about LGBTQ relationships. Cultural analyst Emily Garside shows how this series fused classic romcom and sitcom tropes to create a world with a queer love story at its core, starting with Daniel Levy, the co-creator who plays David. She examines the show’s Canadian identity and its diverse incorporation of references from literature (Brideshead Revisited) to cinema (Hitchcock’s The Birds), as well as numerous romantic comedy texts. Schitt’s Creek is an homage to all these elements of the past literary and cinematic canon while also creating an important contemporary narrative of its own. Most importantly, Garside delves into the references to queer icons and culture—from Cabaret to drag. How did this supposedly light comedy embrace an activist perspective? And how does it use (and subvert) its romantic-comedy genre in order to make that activism even more powerful? Combining a fan's affection with a scholar's insight, Garside explains how this “little show that could” is the product of a long history of queer activism, breaking down barriers and marking a turning point in future representation of LGBTQ stories.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,271 | 0,107 |
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 ».