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Enregistrement W2317028549 · doi:10.14288/1.0091239

Russia in the prism of popular culture : Russian and American detective fiction and thrillers of the 1990s

2009· article· en· W2317028549 sur OpenAlexaff
Елена Барабан

Notice bibliographique

RevueOpen Collections · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueCrime and Detective Fiction Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrismDetective fictionRussian literatureArtLiteratureHistoryPolitical sciencePhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The subject matter of my study is representations of Russia in Anglo-American and Russian spy novels, mysteries, and action thrillers of the 1990s. Especially suitable for representing the world split between good and evil, these genres played a prominent role in constructing the image of the other during the Cold War. Crime fiction then is an important source for grasping the changes in representing Russia after the Cold War. My hypothesis is that despite the changes in the political roles of Russia and the United States, the end of the Cold War and the demise of the Soviet Union continued to have a significant impact on popular fiction about Russia in the 1990s. A comparative perspective on depictions of Russia in the 1990s is particularly suitable in regard to American and Russian popular cultures because during the Cold War, Soviet and American identities were formed in view of the other. A comparative approach to the study of Russian popular fiction is additionally justified by the role that the idea of the West had played in Russian cultural history starting from the early eighteenth century. Reflection on depictions of Russia in crime fiction by writers coming from the two formerly antagonistic cultures poses the problem of representation in its relationship to time, history, politics, popular culture, and genre. The methods used in this dissertation derive from the field of cultural studies, history, and structuralist poetics. A combination of structuralist readings and social theory allows me to uncover the ways in which popular detective genres changed in response to the sentiments of nostalgia and anxiety about repressed or lost identities, the sentiments that were typical of the 1990s. My study of Anglo-American and Russian spy novels, mysteries, and action thrillers contributes to our understanding of the ways American and Russian cultures invent and reinvent themselves after a significant historical rupture, how they mobilize the past for making sense of the present. Drawing on readings of literature and culture by such scholars as Mikhail Bakhtin, Tzvetan Todorov, Siegfried Kracauer, Andreas Huyssen, Fredric Jameson, and Svetlana Boym, I show that differences in Anglo-American and Russian representations of Russia are a result of cultural asymmetries and cultural chronotopes in the United States and in Russia. I argue that Russian and American crime fiction of the 1990s re-writes Russia in the light of cultural memory, nostalgia, and historical sensibilities after the end of the Cold War and the fall of the Soviet Union. Memories of the Cold War and coming to terms with the end of the Cold War played a defining role in depicting Russia by Anglo-American detective authors of the 1990s; this role is clear from the genre changes in Anglo-American thrillers about Russia. Similarly, reconsideration of Russian history became an essential characteristic in the development of the new Russian detektiv.

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)0,005
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0090,014
Communication savante0,0090,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations1
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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