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Enregistrement W2417015312 · doi:10.3390/h5020043

“They All Lived Happily Ever After. Obviously.”: Realism and Utopia in Game of Thrones-Based Alternate Universe Fairy Tale Fan Fiction

2016· article· en· W2417015312 sur OpenAlexfundno aff
Anne Kustritz

Notice bibliographique

RevueHumanities · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Games and Media
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésRealismWonderFantasyUtopiaPoeticsMagic realismRomanceLiteratureAestheticsMAGIC (telescope)Construct (python library)ArtPhilosophyEpistemologyArt historyPoetryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fan fiction alternate universe stories (AUs) that combine Game of Thrones characters and settings with fairy tale elements construct a dialogue between realism and wonder. Realism performs a number of functions in various genres, but becomes a particularly tricky concept to tie down in fantasy. Deployments of realism in “quality TV” series like Game of Thrones often reinforce social stigmatization of feminine genres like the romance, melodrama, and fairy tale. The happily-ever-after ending receives significant feminist criticism partly because it falls within a larger framework of utopian politics and poetics, which are frequently accused of essentialism and authoritarianism. However, because fan fiction cultures place all stories in dialogue with numerous other equally plausible versions, the fairy tale happy ending can serve unexpected purposes. By examining several case studies in fairy tale AU fan fiction based on Game of Thrones characters, situations, and settings, this paper demonstrates the genre’s ability to construct surprising critiques of real social and historical situations through strategic deployment of impossible wishes made manifest through the magic of fan creativity.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0060,017
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeQualitatif
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

Citations107
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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