Masculinidad y autoviolencia: representación del pasado, crisis del relato marco y desviaciones de la focalización en Aftersun (Charlotte Wells, 2022)
Bibliographic record
Abstract
Con este artículo, proponemos un análisis interdisciplinar de una obra cinematográfica de especial relevancia estética y temática como es Aftersun (Charlotte Welles, 2022), toda vez que expone los nocivos efectos que, aún hoy, arrastran los modelos de masculinidades y paternidades hegemónicos en los propios hombres: por un lado, desvela cómo tales efectos emergen a la luz de unas autoexigencias marcadas por los códigos, roles, estereotipos y creencias arraigados en imaginarios sociales y culturales; por otro, advierte de la autoviolencia como respuesta inconsciente ante la presión de las obligaciones y mandatos que, inherentes al paradigma tradicional, las varonías esperadas imponen y que, a la postre, resultan imposibles de asumir. El filme de la directora británica explora asuntos apenas visibilizados en el medio cinematográfico, y lo hace a través de una singular disposición narrativa donde las anacronías temporales y el ejercicio de la memoria desempeñan una función esencial a fin de transmitir hasta qué extremo estos modelos pueden heredarse sin vislumbrar las causas que abocan al género masculino a un destino trágico. De este modo, la teoría narratológica nos permite esclarecer los fenómenos narrativos que caracterizan al largometraje, para, a continuación, discernir su discurso con arreglo a una perspectiva de género.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.025 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".