Bollywood Makes Men: Gender, Globalization, and Nation in India
Notice bibliographique
Résumé
In a globalizing India, the male body has become a signifier of India’s self-confidence on the world stage. Hindu nationalism and a nationalist triumphalism linked to an assertive global middle class form the material context of this signification. Muscular nationalism, defined in my works as an intersection of armed masculinity with the political doctrine of nationalism, enables a theoretical frame to analyze this version of an imagined India. This talk will draw on Bollywood film, which is an important vehicle for disseminating dominant imaginings of nation in India, to demonstrate the popular circulation of this interpretation of nation. About the Lecturer: Sikata Banerjee is Professor of Gender Studies at the University of Victoria, Canada. Her work focuses on gender and nationalism in India. She is the author of Warriors in Politics: Hinduism, Nationalism, Violence, and the Shiv Sena in India (Westview 2000); Make Me a Man! Masculinity, Hinduism, and Nationalism in India (SUNY 2005); Muscular Nationalism: Gender, Violence, and Empire in Ireland (NYU 2012); and Globalizing Muscular Nationalism: Gender, Nation and Popular Film in India (Routledge 2016).
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,010 | 0,013 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| 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 ».