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Enregistrement W2332843506 · doi:10.1386/stic.4.1.43_1

American Splendor and the universal grotesque

2013· article· en· W2332843506 sur OpenAlexaff
Ian Dawe

Notice bibliographique

RevueStudies in Comics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueFrench Literature and Poetry
Établissements canadiensSelkirk College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStorytellingNarrativeAestheticsExpansiveAdaptation (eye)SociologyPsychologyArtLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Harvey Pekar’s American Splendor is infused with trans-generic texts that evoke the spirit of the Rabelaisian carnival, which foregrounds bodily anxiety and sensory engagement. For example, Pekar relates at length his issues with health, food, sex and other so-called ‘base’ preoccupations. There are repeated scenes of physical bodily anxiety, such as Pekar’s struggle with throat ailments and later a cancer, which he presents in such graphic detail that it can be considered integral to his artistic voice. Through this sharing of a visceral, sensory experience, Pekar creates a deeply affecting work to which audiences can relate on a transcendent physical level. The film adaptation of American Splendor (Berman and Pulcini, 2003), with its multimodal and multi-genre form of storytelling, enhances this aspect of his work, retaining much of the physical discomfort and grotesque tendencies but blending music, stage, drawing and documentary film to truly represent the expansive parameters of the original. Most importantly, the film retains Pekar’s ability, through sensory engagement and the grotesque, to reach an audience at their most basic level. This article discusses how the film adaptation of American Splendor, emphasizing the grotesque physical attributes of its characters as well as a multi-modal form of storytelling, demonstrates Pekar’s ability to create a universally understandable mythic universe within a superficially quite personal and specific narrative structure. This, in part, explains why Pekar’s work continues to have a powerful emotional resonance.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,007
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,216 · 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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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