Notice bibliographique
Résumé
How do writers portray the absence of one or more of our senses? In particular, how do they convey the absence of hearing? The question arises for me because I was born deaf. While I have the occasional complex or awkward experience because the world is designed by the hearing for the hearing, I have never experienced the sensation of my other-hearingness as a grief or a loss. Instead, I experience my deafness as another sensory perception: different from the hearing person, but a sense all the same. In this essay, I take up the challenge of examining the portrayal of deafness in contemporary fiction by comparing Vikram Seth’s novel, An Equal Music, in which the heroine, Julia, is a deaf concert pianist, with Frances Itani’s novel, Deafening, a fictionalized account of a Canadian deaf woman, Grania. I show how, in Seth’s novel, the reader witnesses the impact of hearing loss on Julia through the observations and experiences of Michael, her former lover and fellow musician. In Itani’s novel, I show how the reader is vicariously immersed in the experience of deafness through the cumulative impact of the omnipotent (and apparently hearing) narrator’s reports of the reactions of the other characters to Grania’s deafness, together with Grania’s interior monologue in which she reports her own observations of hearing people’s reactions to her deafness. Of course, while some of my observations inevitably draw on my particular insights as a deaf reader, this does not mean my observations are representative of all deaf people (just as one hearing reader is not representative of all hearing people).
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,016 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,006 |
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 ».