A Portrait of the Monster as Criminal, or the Criminal as Outcast: Opposing Aetiologies of Crime in Mary Shelley’s Frankenstein
Notice bibliographique
Résumé
This article offers a criminological reading of Mary Shelley’s Frankenstein based on the 1831 edition. It discusses the opposition between Dr. Victor Frankenstein’s physiognomic prejudice and the creature’s discourse designating social exclusion as the cause of its mischief. Frankenstein’s accusations rely mostly on its creation’s appearance, borrowing from Johann Kaspar Lavater’s principles. The monstrous creature counteracts its maker’s presumptions by interpreting its own criminal behaviour similarly to Christian Wolf’s self-analysis in Schiller’s short story “Der Verbrecher aus Verlorene Ehre.” A close reading of the circumstances of each of the monster’s four crimes demonstrates how deeply its criminality is interlocked with social rejection caused by its own external deformity. Both perspectives adapt tropes that can be found in criminal biographies still reprinted in the 1810s. Though both positions are credible, I argue that the storyline supports the creature’s view that the criminal might be a monster, but created by those it vengefully hurts. Throughout, I indicate when changes to Shelley’s 1816-1817 draft were made to arrive to the 1831 wording, paying also attention to who effected them.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,026 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».