The Slipperiness of Literary Maps: Critical Cartography and Literary Cartography
Notice bibliographique
Résumé
How we read and interpret a map when it is presented alongside the text in a work of fiction is the central issue with which this paper is concerned. Although “literary maps” can be found across a range of genres in literary studies, they are often treated as illustrative rather than being understood as integral to the meaning of the literary work. This article seeks to challenge such assumptions. The first half of the article is interdisciplinary, engaging with the work of J.B. Harley, Mark Monmonier, Franco Moretti, Christina Ljungberg, and Andrew Thacker in order to open up responses to literary maps in more complex ways. It draws on critical cartography to define core concerns for an emerging literary cartography, such as the nature of the analogy between map and text; the complexity of correspondence when a map and text occur alongside each other and the author is also the map-maker; and the difficulties created by naïve users of the literary map. The second half of the article grounds the prior discussion in analysis of Agatha Christie's house plans in The Mysterious Affair at Styles and The Murder of Roger Ackroyd.
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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 | 0,020 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,106 |
| Communication savante | 0,030 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».