Prison blues and token truths: Inside the reality and fantasy of first nations representations in Australian women's prison drama Wentworth
Notice bibliographique
Résumé
The Australian TV dramas Prisoner (1979- 86) and Wentworth (2013- 21) have been produced in a culture of continuing White colonization and domination. This chapter analyses the characters and representations in Wentworth in the context of the overrepresentation of incarcerated First Nations women in Australian prison systems, and also looks back to how First Nations women were represented in Prisoner. By using theories by and about First Nations people to guide the process of analysing and interpreting these two Australian series, this chapter highlights the common absence of and tropes associated with First Nations characters, addressing the key issues of silences and stereotyping. Guided in particular by Indigenous theories of epistemology, critical race studies and standpoint theory, this chapter explores how representations of First Nations characters on Prisoner and Wentworth contribute to the inequality of First Nations women in Australian society and in particular the challenges of those experiencing incarceration. This chapter concludes that, despite the landmark recognition of the violence and widespread impacts of incarceration on First Nations people by the Royal Commission into Aboriginal Deaths in Custody from 1987, there has not yet been a major storyline addressing this problem in over 700 episodes of Prisoner and Wentworth.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| 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 | 0,017 | 0,026 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».