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Enregistrement W2330053655 · doi:10.1093/cww/vpw010

Writing a New Text: The Role of Cyberculture in Fanfiction Writers’ Transition to “Legitimate” Publishing

2016· article· en· W2330053655 sur OpenAlexaff
Monica Flegel, Jenny Roth

Notice bibliographique

RevueContemporary Women s Writing · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Games and Media
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFandomBlogospherePublishingCommodificationMedia studiesSociologyCybercultureNetnographyThe InternetPolitical scienceSocial mediaLawWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The debate about the monetization of fanfiction and what that might mean for fan writers and systems of publication has been carried out in the blogosphere and among scholars. The publication of the 50 Shades of Grey series (2011–12), and licensed fanfiction on Amazon.com’s Kindle Worlds, however, makes the question of fanfiction publishing largely irrelevant: the monetization of fanfiction is here, regardless of the naysayers. In this article, we move beyond whether or not fanfiction should be circulated in a gift economy or published for profit to examine, through interviews with authors who have “pulled to publish,” the continuum between fandom and traditional publishing. We find that cybercultural fandom provides important benefits for women writers. Although some of the authors who contributed to this study still define authorship as something other than fanfiction, the competing discursive tension in their responses to questions about authorial legitimacy indicates that although the idea of the author may be bound by extant ideology, the author herself is hardly fixed. The fluidity of the respondents’ thinking around authorship is reminiscent of the opportunities offered by the liminal space of the Internet that nurtured their careers. Indeed, the birth of these “legitimate” authors from online spaces is a physical manifestation of Donna Haraway’s cyborg identity moving from a space it requires to exist initially, because of gendered pressures in the “real world,” to actualization.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,767
Score d'incertitude au seuil0,442

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,003
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,240 · 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'étudeAutre devis
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

Citations10
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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