« It is man’s work and you are just little girlies » : narration genrée et figures de l’empowerment féminin dans le film catastrophe hollywoodien
Bibliographic record
Abstract
Le film catastrophe hollywoodien des années 1970 reproduisait les représentations traditionnelles des rapports de sexe dans une société patriarcale. Le cycle des années 1990 semble, lui, prendre acte des évolutions de la société contemporaine en accordant aux femmes une présence filmique accrue ainsi que des statuts sociaux plus importants. À quelle éventuelle élaboration générique ce rééquilibrage de la galerie des personnages conduit-il ?Twister(Jan de Bont, 1996),Deep Impact(Mimi Leder, 1998) etTitanic(James Cameron, 1997) modifient la formule du film catastrophe en y greffant des éléments susceptibles (du moins le suppose-t-on) d’attirer les spectatrices vers un genre « pour hommes » : traitement approfondi des enjeux amoureux et familiaux, hybridation avec le mélodrame ou la romance et amplification de la tonalité pathétique et, enfin, travail sur le point de vue féminin à travers différents procédés narratifs. Cette réorientation produit du « texte incohérent » (Robin Wood), sur le plan générique et sur le plan des représentations genrées, puisque ces femmes agissantes mais malgré tout dominées font osciller les films entre vision progressiste et stéréotypes.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".