‘Agents of Aggressive Order’: Letters, Hands, and the Grasping Power of Teeth in the Early Canadian Torture Narrative
Notice bibliographique
Résumé
This paper brings together a most fascinating and under-examined body of early New World writing that belong to a genre of writing I call “the torture narrative” with the insights of Marshall McLuhan in order to offer a way of thinking about body parts, especially hands, teeth, tongues, and eyeballs, and their extensions through technologies such as alphabets, manuscripts, books, and weapons. At its core are questions about the nature and effects of the changes wrought by the early-Gutenberg era—a period characterized by vast scientific and technical discoveries, rising nationalisms, explorations, and conquests—in the New World. Rather than explore the ways an early New World print culture reflects or distorts discrete historical or ethnographic facts about colonial contact, I want to probe the ways the torture narrative speaks to the conditions of speaking and writing, and therefore to the discursive and textual production of the New World subject and New World space. My inquiry seeks to understand both the violence in, and the violence of, representation at founding historical moments, but its relevance far exceeds Renaissance or American studies. At stake in this discussion is an appreciation of a mode of intellectual inquiry that is attentive to the relationship between media technologies and the social worlds they reflect and transform.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,037 | 0,054 |
| Communication savante | 0,014 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».