K-drama in the time of the pandemic: the production of hope through the subgenre of the K-Dystopia
Notice bibliographique
Résumé
During the last quarter of 2021, as the world was preparing to exit the \nCOVID-19 pandemic, Netflix released three original dystopian K-drama \nseries: Squid Game (September), Hellbound (November), and The Silent \nSea (December). Through textual analysis of these three series, this \npaper delves into the ways in which the pandemic served to create a \nsense of hopelessness and helplessness, a social mood which served as a \nbackdrop for the K-dystopia subgenre to thrive. Paradoxically, perhaps, \nthese dystopian narratives found creative ways to re-package and re- \npresent the concept of hope. In this way, the new genre both built on \nand veered away from the previous success of K-dramas that presented \nhope through the element of romance. The dystopian trend might also \nbe considered a Netflix counterprogramming strategy. Finally, the paper \nexplores how realism is incorporated into these dystopian storylines, \nreflecting the gloomy side of Korean society. Here, realism involves the \ntheme of social injustice, which may be contrasted with the brighter side \nof Korean culture—typically communicated through the K-pop craze \nthat offers (and sells) fun, glitz, and glamour.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,014 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».