Violence, sexualité et double : les représentations féminines dans Perfect Blue et Paprika de Kon Satoshi
Notice bibliographique
Résumé
Le présent mémoire consiste en une analyse thématique des représentations féminines dans l’œuvre de Satoshi Kon, de Perfect Blue à Paprika. L’objectif de ce travail est de démontrer que ces images de la femme reflètent la place des femmes dans la société japonaise contemporaine. À cet effet, nous avons examiné les films du réalisateur selon l’approche des études féministes du cinéma. Nous avons divisé notre analyse en trois thèmes : la violence, la sexualité et le double.\n\tIl apparaît que les représentations féminines des longs-métrages de Kon possèdent effectivement des parallèles au sein la société nippone actuelle. Le réalisateur emploie des figures et des motifs narratifs communs au Japon et l’anime afin de produire et reproduire les stéréotypes de genre. Par ailleurs, il utilise les éléments filmiques et les particularités du médium de l’anime pour appuyer ces définitions des rôles sexuels.\n\tCette étude est originale par son angle d’approche féministe et psychanalytique qui est rarement adopté par les théoriciens de l’anime. Les études portant sur ce médium sont d’ailleurs récentes et s’intéressent généralement à l’esthétique de l’anime ou à la formation d’une identité nationale japonaise plutôt qu’à la construction du genre dans un média de culture populaire.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».