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Enregistrement W7046580432

Crossing Americaâs Borders: Chinese Immigrants in the Southwesterns of the 1920s and 1930s

2017· article· en· W7046580432 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevueScholars Commons (Wilfrid Laurier University) · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaWilfrid Laurier University
Mots-clésFrontierImmigrationOpposition (politics)MiracleChinaEconomic miracle
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Today, when we think of the film Western, we think of a genre dominated by Anglo-American heroes conquering the various struggles and obstacles that the nineteenth-century frontier presented to settlers and gunslingers alike—from the daunting terrain and inclement environment of deserts, mountains, and plains to the violent opposition posed by cattle ranchers and Native Americans. What we tend to forget, most likely because the most famous Westerns of the last seventy-five years also forgot, is that Chinese immigrants played an important role in that frontier history. As Edward Buscombe confirms, “[g]iven the importance of their contribution, particularly to the construction of the Central Pacific railroad, the Chinese are under-represented in the Western.” In the 1920s and ’30s, many films focused on the smuggling of illegal Chinese immigrants—whether men for work or women for prostitution. Although a topic for a handful of social dramas such as The Miracle Makers (W. S. Van Dyke, 1923), Speed Wild (Harry Garson, 1925), Let Women Alone (Paul Powell, 1925), Masked Emotions (David Butler/Kenneth Hawks, 1929), and Lazy River (George B. Seitz, 1934), as well as newspaper-crime films such as I Cover the Waterfront (James Cruze, 1933), and Yellow Cargo (Crane Wilbur, 1936), the smuggling of Chinese people was also common in Westerns. According to the AFI Catalog, Chinese characters and actors appear in minor roles in at least seventy-eight silent and classical-era Westerns as cooks, laundrymen, and restaurant owners. These seventy-eight Westerns ranged from A-Westerns set in the nineteenth-century frontier to B-Westerns set in the modern West. Of the latter group, several Westerns—more specifically, “Southwesterns”—offered plots that connected Chinese immigrants to crime through the smuggling of opium, laborers, and prostitutes into the United States from China via Mexico. Southwesterns were lower-budget and were typically shot with cheap sets, grainy film stock, and few retakes (what we would call today B-Westerns), set in the contemporaneous Southwest (i.e., California, Arizona, New Mexico, and Texas) near the border with Mexico: it was this borderland setting that invited stories of smuggling and border penetration.3 According to the AFI Catalog, of the 182 Westerns released between 1910 and 1960 that are set in the Mexican–American border region, 39 offer plots centered on smuggling various kinds of things, from opium and liquor to silver, dynamite, and counterfeit money, as well as guns. Southwesterns exploited the borderland setting to offer exciting smuggling plots that connected crime to Chinese immigrants. Although the opium-smuggling films connect crime to China, they rarely feature Chinese characters. In contrast, the immigrant-smuggling films present Chinese people as a physical and visible alien threat to America’s national borders, and it is these films that are the focus of this article. As this article will demonstrate, there were many Westerns centered on smuggling plots related to Chinese immigration, and the borders that these films were concerned with were as much cultural and racial as territorial. In other words, the presence of illegal Chinese immigrants assisted the genre of the Western to confirm the borders of American national identity.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,391
Score d'incertitude au seuil0,777

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0170,005
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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