Monstrous Regiments of Women and Brides of Frankenstein: Gendered Body Politics in Scottish Female Gothic Fiction
Notice bibliographique
Résumé
Feeling himself and his family increasingly persecuted by his creature three years after its creation, Victor Frankenstein agrees, after a lengthy and impassioned conversation during which the creature relates his tragic tale, to provide him with a female companion. Only in this manner, Victor rationalises, may he appease his resentful, homicidal monster and regain peace and normalcy. This incident notably coincides with Victor’s agreement, at his ageing father’s urging, to marry Elizabeth after completing a two-year European tour with his beloved friend, Henri Clerval.2 In order to ‘compose … [the] female monster’ (124) over the course of his tour, Frankenstein determines to retire to ‘one of the remotest of the Orkney [islands]’ in Scotland (136). Thus are the two ‘brides’ of Frankenstein inextricably connected in Mary Shelley’s compelling novel, a significant association in keeping with the Gothic’s longstanding engagement with anxieties relating to sexual desire and such key rites of passage as marriage and death. Thus, too, is Scotland represented as the domain of female monsters in this iconic Gothic work.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,028 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».