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Enregistrement W7084758488 · doi:10.18573/ipics.144

'You're a Triple Imposter, I've Never Seen Anything Like It': Scarlett Johansson's Femme Fatales

2025· article· en· W7084758488 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueIntersectional Perspectives Identity Culture and Society · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphadenopathy Diagnosis and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Northern British Columbia
Mots-clésCharacter (mathematics)Identity (music)Star (game theory)Movie theaterPerformance art

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Researchers investigating Scarlett Johansson’s films and image have neglected an essential strand of the star’s career. Scholars have mostly demonstrated no interest in Johansson’s film noirs. In this article, I offer one step forward in correcting this oversight. Johansson’s four noir roles point to a larger tendency in her film output: the noirs firmly position Johansson as an A-list actress with a specific type of star vehicle. In her noirs and many of her films in other genres, Johansson plays a role in which the character must also play a role, wear a mask, or hide her identity (or identities). I name this type of role performing performing. Film noir is well suited for this type. The femme fatale often hides her agenda, identity, or motive behind the feminine masquerade. With the assistance of star studies theories and Mary Ann Doane’s observations on the feminine masquerade in twentieth century cinema, this article turns to Johansson’s four noir roles and offers two theses. First, while Johansson acts across genres and styles, she nevertheless possesses a specific trait, performing performing, that cuts across her work and thus establishes her films as star vehicles. Second, analysing her performances in film noirs demonstrates how her twenty-first century films diverge from Doane’s accounts of the twentieth century’s femme fatales. This article intervenes in ongoing debates about gender representation, stardom, and performance in contemporary cinema.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,461
Score d'incertitude au seuil0,944

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,287 · 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 tête enseignante, 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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