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Enregistrement W1770662507

The Unknowable Meaning of Good-Evil, Self, and Existence in Kafka's, Vian's, and Murakami's Literary Works

2015· article· en· W1770662507 sur OpenAlexaff
Michel Dion

Notice bibliographique

RevueRepositori digital de la UPF (Universitat Pompeu Fabra) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiquePhilosophy and Literary Analysis
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExistentialismMeaning (existential)TemporalityPhilosophyPower (physics)AbsurdismEpistemologyAestheticsLiteratureSociologyArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, we will describe the sameness of existing in a meaningless world as it is expressed in the literary works of Franz Kafka, Boris Vian, and Murakami Haruki.Existence and meaninglessness will be analyzed as they are closely linked to the changing frontiers between good and evil as well as to the unknowable self.Existence and meaninglessness cannot be described without referring to existential categories, such as suffering, freedom, temporality, death, hope, and despair.Kafka was basically concerned with the unknowable meaning of existence.He interpreted the world in a Hobbesian way (the primacy of self-interest and search for power).But above all, Kafka's hope in humankind remains the ultimate power people should use to fight existentially rooted meaninglessness.Vian rather focused on the unknowable meaning of good-evil and was closer to a Nietzschean transmutation of values.Murakami criticized the static frontiers between the real and the unreal.He unveiled the unknowable meaning of good-evil, self and existence.Like Bergson, Murakami was quite concerned with simultaneous durations and the meaning of temporality.Also, similarly to Sartre, Murakami was emphasizing existential freedom and the meaning of death.Kafka, Vian, and Murakami have thus widened the scope of the unknowable.///

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0080,040
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,181 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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