The Serpent (2021): monstrous tourism, a serial killer, and the Hippie Trail
Notice bibliographique
Résumé
The Netflix/BBC eight-part limited true crime series The Serpent (2021) provides a commentary on the impact of the tourist industry in South-East Asia in the 1970s. The series portrays the story of French serial killer Charles Sobhraj (played by Tahar Rahim)—a psychopathic international con artist of Vietnamese-Indian descent—who regularly targeted Western travellers, especially the long-term wanderers of the legendary “Hippie Trail” (or the “Overland”), running between eastern Europe and Asia. The series, which was filmed on location in Thailand—in Bangkok and the Thai town of Hua Hin—is set in a range of travel destinations along the route of the Hippie Trail, as the narrative follows the many crimes of Sobhraj. Cities such as Kathmandu, Goa, Varanasi, Hong Kong, and Kabul are featured on the show. The series is loosely based upon Australian writers Richard Neville and Julie Clarke’s true crime biography The Life and Crimes of Charles Sobhraj (1979). Another true crime text by Thomas Thompson called Serpentine: Charles Sobhraj’s Reign of Terror from Europe to South Asia (also published in 1979) is a second reference. The show portrays the disappearance and murders of many young victims at the hands of Sobhraj. Certainly, Sobhraj is represented as a monstrous figure, but what about the business of tourism itself? Arguably, in its reflective examination of twentieth-century travel, the series also poses the hedonism of tourism as monstrous. Here, attention is drawn to Western privilege and a neo-orientalist gaze that presented Asia as an exotic playground for its visitors. The television series focuses on Sobhraj, his French-Canadian girlfriend Marie-Andrée Leclerc (played by Jenna Coleman), and the glamourous life they lead in Bangkok.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 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 tête enseignante, 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 ».