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Enregistrement W1949804687 · doi:10.3138/cras.2014.013

White Rain: 9/11 and American Fiction

2015· article· en· W1949804687 sur OpenAlexvenueno aff
Ira Nadel

Notice bibliographique

RevueCanadian Review of American Studies · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueContemporary Literature and Criticism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrativeSymbol (formal)White (mutation)Event (particle physics)HistoryAestheticsLiteratureVariety (cybernetics)Tragedy (event)Construct (python library)PhraseFace (sociological concept)FLAGS registerArtPhilosophyLinguisticsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: How have authors responded to 9/11? This article examines a variety of reactions in light of the need to construct a dominant narrative necessary to restore a sense of security and understanding. But no single work or group of works has so far managed to trump the tragedy, and a void remains. The phrase “white rain” expresses the blizzard of paper generated by authors attempting to make sense of the event. Authors as diverse as John Updike, Don DeLillo, Frédéric Beigbeder, Jonathan Safran Foer, and Thomas Pynchon are the focus of the analysis here, showing how newly opened textual spaces are filled with works alternating between history and fiction. Of particular importance is the role of film, the importance of fear, and the symbol of flags in evaluating the process of recovery. Of particular note is the unease that characterizes the reaction of writers to the challenge they face: how to unite 9/11 as it exists in our cultural imagination with the event itself. That is the new task of literature in the post-9/11 age which, ironically, seems to require conflict or catastrophe for its inspiration.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,915
Score d'incertitude au seuil0,970

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,230 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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