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Enregistrement W2015491905 · doi:10.2104/bc070018

Power,<i>e</i><i>ros</i>, and biblical genres

2007· article· en· W2015491905 sur OpenAlexaff
Christine Mitchell

Notice bibliographique

RevueThe Bible and Critical Theory · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRussian Literature and Bakhtin Studies
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPower (physics)LiteratureHistoryPhilosophyArtPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of M.M. Bakhtin’s contributions to the study of texts was his profound distrust of formalism. In this essay, I seek to extend this insight to the study of biblical genres. As such, I work to detach the study of biblical genres from form-criticism, and to examine genre as dialogically constructed (and thus socially situated). To do so, I draw on Bakhtin’s work on dialogism, the chronotope, and heteroglossia. However, in his work Bakhtin did not clearly provide the motive or impulse for dialogism. I seek to enhance and refine a dialogic understanding of genre by reconceptualising genre as a site of politics constructed by the operation of power and eros. In this essay, I explore power from a Foucauldian perspective, seeing it as a network of discourse relations that enfolds the struggle for domination. The dynamics of power, once understood, help to understand the development of distinct genres and development within genres. In this essay, I explore eros from the perspective of productive act (Deleuze), as well as from the perspective of desire for the lacked object (Hegel, Lacan, Foucault), both understandings being ultimately Platonic in origin. Without understanding the erotic impulse, I argue that we cannot understand the dynamics of power that explain dialogically-constructed genre. In this way, this essay takes Bakhtin as a starting point and touchstone, but moves into some different areas as well.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0060,028
Communication savante0,0120,009
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,325 · 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

Citations2
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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